mh ba bioinformatik maerz 2013

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Modulhandbuch zur Prüfungsordnung des Fachbereichs 06 Mathematik, Naturwissenschaften und Informatik (MNI) der Technischen Hochschule Mittelhessen für den Bachelorstudiengang Bioinformatik vom 21. Oktober 2009, geändert am 08. Juni 2011, am 04.April 2012, und am 24. Oktober 2012, Änderung vom 05. März 2013 Das Modulhandbuch wird regelmäßig aktuellen Anforderungen angepasst und in der Regel einmal jährlich überarbeitet. Änderungen bedürfen der Beschlussfassung im Fachbereichsrat und der rechtzeitigen Veröffentlichung. Bei folgenden Änderungen eines Moduls sind die §§ 44 Abs. 1 Nr. 1, 36 Abs. 2 Nr. 5, 37 Abs. 5 sowie 31 Abs. 4 des HHG zu beachten: grundsätzliche Änderungen der Inhalte und Qualifikationsziele Voraussetzungen für die Vergabe von Creditpoints Umfang der Creditpoints, Arbeitsaufwand und Dauer Die Module sind im jeweilig aktuell gültigen Modulhandbuch für den Bachelorstudiengang Bioinformatik im Einzelnen beschrieben. In einem „beschleunigten Verfahren“ können bisher noch nicht angebotene Wahlpflichtmodule, die aktuelle Themen aufgreifen und für die Studierenden von Interesse sind, vom Fachbereich angeboten werden, ohne dass hierzu vorab eine Prüfungsordnungsänderung erfolgt. Die Einführung des Moduls erfolgt in der Regel zu Beginn der Vorlesungszeit eines Semesters. Folgende Verfahrensvoraussetzungen sind hierbei in Absprache mit dem Prüfungsamt zu beachten: 1) Für das Wahlpflichtmodul ist seitens der oder des Modulverantwortlichen eine vollständige Modulbeschreibung zu erstellen. 2) Die Einführung dieses Wahlpflichtmoduls muss seitens des Fachbereichsrats (bzw. der Fachbereichsräte bei gemeinsam angebotenen Studiengängen) beschlossen sein und bedarf der Zustimmung des Prüfungsamts. 3) Die Ergänzung des Modulhandbuchs durch das aktuelle Wahlpflichtmodul wird erst zusammen mit der nächsten Prüfungsordnungsänderung dem Senat zum Beschluss (vgl. § 36 Abs. 2 Nr. 5 HHG) und dem Präsidium zur Genehmigung (vgl. § 37 Abs. 5 HHG) mit vorgelegt. 4) Bis zur Rechtswirksamkeit des Wahlpflichtmoduls durch die interne Veröffentlichung im Amtlichen Mitteilungsblatt ist das Wahlpflichtmodul den Studierenden rechtzeitig in geeigneter Art und Weise bekannt zu machen. Das Wahlpflichtmodul ist den HISPOS-Koordinatoren der Abteilung ITS zeitnah zur Einpflege in die Prüfungsverwaltung anzuzeigen. Für die Einstellung von Wahlpflichtmodulen gilt das geschilderte Verfahren entsprechend. Sind in den Modulbeschreibungen Prüfungsvorleistungen gefordert (modulbegleitende Übungen oder Tests, begleitende Übungsaufgaben und Programmierprojekte, Pflichtübungsaufgaben, Pflichtversuche o. ä.), werden die Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise über Anzahl und Art der zu erbringenden Vorleistungen informiert. Auch wird die Klausurdauer den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben (vgl. § 8 Abs. 2 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung)). Setzt sich eine Prüfungsleistung aus mehreren Teilleistungen zusammen, müssen das Zustandekommen der Modulbewertung sowie die Anzahl und die Gewichtung der Teilleistungen den Studierenden vor der Leistungserbringung rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben werden. § 11 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung) findet Anwendung.

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Vorwort

Der Abschluss Bachelor of Science (B.Sc.) Bioinformatik ist der erste berufsqualifizierende akademische Abschluss des Bioinformatik-Studiums am Fachbereich Mathematik, Naturwissenschaften und Informatik (MNI) der Technischen Hochschule Mittelhessen.

Da die Bioinformatik schnellen Innovationszyklen unterliegt, ist es Aufgabe des Studiengangs, eine solide wissenschaftliche Grundlage zu legen. Die Konzepte ändern sich bei weitem nicht so schnell wie ihre Anwendung und nur das Verständnis der Grundlagen erlaubt es den Absolventinnen und Absolventen, im lebenslangen Lernen die aktuellen Innovationen aufgreifen und richtig einordnen zu können. Explizite Spezialisierungen sind im B. Sc. nicht vorgesehen, Wahlpflichtmodule erlauben allerdings Vertiefungen in bestimmten Bereichen. Mathematische und naturwissenschaftliche Grund- und Fortgeschrittenen-Kenntnisse bilden dabei ein unverzichtbares und übergreifendes Rüstzeug.

Die Studieninhalte umfassen folgende Themenkomplexe:

- Informatik Grundlagen (CS)

- Mathematische und naturwissenschaftlich-technische Grundlagen (MN)

- Wirtschaftswissenschaftliche Grundlagen und Betriebswirtschaftslehre (BA)

- Sozial Skills und Schlüsselqualifikationen (SK)

- Bioinformatik (BI)

- Bioinformatik-Wahlpflichtthemen (BI)

Beschreibung des Modulhandbuchs

Die Modulnummern bestehen aus zwei Buchstaben und vier Ziffern, sie haben folgende Systematik:

Die Buchstaben bezeichnen den Themen- oder Fachbereich des Moduls:

CS: Informatik

MN: Mathematik und Naturwissenschaften/Technik

BA: Wirtschaftswissenschaften, Betriebswirtschaftslehre

SK: Sozial Skills, Schlüsselqualifikationen

BI: Bioinformatik

Die erste Ziffer ordnet das Modul einer Gruppe zu:

1: Pflicht-Module

2: Wahlpflicht-Module

3: Projektphase und Bachelorarbeit

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Anmerkungen zu Angaben in den Modulbeschreibungen:

Die oder der unter „Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher“ genannte Dozentin oder Dozent ist für die Redaktion der Modulbeschreibung verantwortlich. Der Inhalt und die Durchführung der jeweiligen Veranstaltung liegen selbstverständlich ganz in der Verantwortung der oder des jeweiligen Lehrenden.

Die Angaben zum Arbeitsaufwand in der Rubrik „Creditpoints/Arbeitsaufwand“ werden berechnet ausgehend von einem Workload von 30 h pro Creditpoint (CrP) und von 15 Veranstaltungswochen inklusive Prüfung pro Semester. Diese Angaben sind Richtwerte für die Studierenden und die Lehrenden.

Bezüglich der Literaturverweise wurde auf die Angabe der Auflage und des Erscheinungsjahres verzichtet. Hier wird in der jeweiligen Veranstaltung immer auf die aktuell gültige Auflage verwiesen.

In der Rubrik „Verwendbarkeit“ werden die Studiengänge angegeben, in denen das Modul eingesetzt werden kann (Verflechtung mit anderen Studiengängen).

In der Rubrik „Häufigkeit des Angebots“ wird angegeben, in welchen Abständen die Module in der Regel angeboten werden. Das Vorlesungsverzeichnis des jeweiligen Semesters enthält den jeweils aktuellen Stand.

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Modulbeschreibungen

Informatik-Module

CS1013 Objektorientierte Programmierung

Studiengang Bachelor of Science Informatik

Modultitel CS1013 Objektorientierte Programmierung

Dozentin oder Dozent Letschert, Th.; Dominik, A..; Lauwerth, W.; Quibeldey-Cirkel, K.; Müller, J.M.

Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Letschert, Th.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage kleine bis mittlere objektbasierte Programme in einer modernen objektorientierten Programmiersprache mit einfacher graphischer Oberfläche und unter Einhaltung softwaretechnischer Prinzipien zu entwickeln. Sie können die Korrektheit ihrer Lösung argumentativ vertreten und in systematischen Tests überprüfen.

Lerninhalt Datentypen, Datenstrukturen, abstrakte Datentypen, generische Datentypen

Schleifen, Rekursion, Funktionen, Methoden

Ein-/Ausgabe: Konsole, Dateizugriffe, einfache graphische Oberflächen

Klassen, Klassenentwurf: statische Klassen (Module)

Vertragsorientierte Spezifikationen: Vor- und Nachbedingungen

Geheimnisprinzip, Kapselung

Objektbasierte Programmierung,

Test: Funktionstest, Testfall

Modultyp Pflichtmodul

Moduldauer 1 Semester

Sprache Deutsch

Lehrformen Seminaristischer Untericht 6 SWS

Literatur Ratz, Scheffler, Sesse, Wiesenberger: Grundkurs Programmieren in Java

G. Krüger, Th. Stark: Handbuch der Java Programmierung, Addison-Wesely

K. Sierra, B. Bates, L. Schulten, E. Buchholz Java von Kopf bis Fuß O'Reilly

Th. Letschert: Skript zur Vorlesung

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 90 Stunden Präsenzzeit

Voraussetzungen keine

Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik, Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik

Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung:10 Hausübungen, davon mindestens 80% anerkannt Prüfungsleistung: Klausur

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der Allgemeinen Bestimmungen

Häufigkeit des Angebots jedes Semester

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CS1014 Grundlagen der Informatik (GDI)

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik

Modultitel CS1014 Grundlagen der Informatik (GDI)

Dozentin oder Dozent Kneisel, P.; Geisse, H.


Kneisel, P.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis des Begriffes „Information“ auf den unteren semantischen Ebenen, deren Codierung, Aggregation und Verarbeitung. Sie können:

Informationsgehalt bestimmen, Redundanzen berechnen und einordnen;

Information anwendungsorientiert codieren und zu komplexen statischen Strukturen zusammensetzen;

Strukturen von Algorithmen erkennen, aufbauen und ineinander überführen.

Lerninhalt Semiotischer (v. Weizäcker), Algorithmischer (Turing), Shannon’scher Informationsbegriff;

Huffmann-Codierung, Hamming-Abstand, Hamming-Codierung, Redundanz;

Datentypen (auch Pointer): Struktur und Operationen, Programmiersprachliche Umsetzungen;

Elemente von Algorithmen, insb. Schleifen, Unterprogramme, Iteration/Rekursion



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 3 SWS Übung 1 SWS

Literatur H. Lyre: „Informationstheorie“; UTB

H.P.Gumm, M.Sommer: „Einführung in die Informatik“; Oldenbourg-Verlag





Prüfungsvorleistung: 1 anerkannte Hausübung Prüfungsleistung: Klausur



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CS1016 Programmierung interaktiver Systeme


Modultitel CS1016 Programmierung interaktiver Systeme

Dozentin oder Dozent Letschert, Th.; Igler, B.; Lauwerth, W.; Franzen, B.


Franzen, B.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, größere Programme zu entwerfen, in einer objekt-orientierten Sprache zu realisieren und systematisch zu testen. Insbesondere können sie grafische Oberflächen entwickeln, Nebenläufigkeitskonstrukte routiniert einsetzen sowie einfache verteilte Anwendungen erstellen. Die wichtigsten Entwurfsmuster sind ihnen bekannt. Damit sind sie in der Lage, Entwurfsmuster als ein organisierendes Prinzip von Klassenbibliotheken zu erkennen und dieses Wissen zu nutzen, um sich unbekannte Frameworks schnell und kompetent anzueignen.

Lerninhalt Vertiefung der zentralen OO-Konzepte Vererbung und Polymorphismus sowie generische Klassen;

Ausnahmen- und Fehlerbehandlung;

Bibliotheken zur GUI, Ein-/Ausgabe, Threads, Sockets;

Prinzipien und Konstrukte für nebenläufige Programme: Kritische Abschnitte, wechselseitiger Ausschluss, Bedingungssynchronisation, Monitor, Semaphor, Threads;

Regeln zum objektorientierten Entwurf;

Wichtige Entwurfsmuster, wie z.B. Kompositum, Dekorierer, Abstrakte Fabrik, MVC-Schema



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 4 SWS Praktikum 2 SWS

Literatur D. Ratz et. al: Grundkurs Programmieren in Java, Bd.2: Programmierung kommerzieller Systeme; Hanser

E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides: Entwurfsmuster, Elemente wieder verwendbarer Software; Addison-Wesley

P. Ziesche: Nebenläufige und verteilte Programmierung; W3L Verlag Bochum


Voraussetzungen CS1014 Grundlagen der Informatik CS1013 Objektorientierte Programmierung



Prüfungsvorleistung: 3 anerkannte Hausübungen Prüfungsleistung: Klausur


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CS1017 Algorithmen und Datenstrukturen (A&D)


Modultitel CS1017 Algorithmen und Datenstrukturen (A&D)

Dozentin oder Dozent Kneisel, P.; Lauwerth, W.


Kneisel, P.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verstehen grundlegende Algorithmen und Strukturen der Informatik. Sie können:

die grundlegenden Datenstrukturen und Algorithmen sinnvoll auswählen und umsetzen;

Leistungsparameter von Algorithmen abschätzen und optimieren;

auch weiterführende Datenstrukturen und Algorithmen entwerfen, umsetzen abschätzen und optimieren.

Lerninhalt Effizienz von Algorithmen (Laufzeit, Speicherbedarf);

Abstrakte Datentypen: Was ist das, Stacks, Queues, verkettete Listen, Bäume, Graphen, ADTs in Frameworks;

Sortieren: Elementare und fortgeschrittene Sortieralgorithmen;

Suchen: Symboltabellen, Suchbäume, Skiplisten



Sprache Deutsch


Literatur Robert Sedgewick: „Algorithmen in Java: Teil 1-4“; Addison-Wesley

G.Saake, et.al. l: „Algorithmen & Datenstrukturen: Eine Einführung mit Java“; dpunkt.verlag








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CS1020 Datenbanksysteme


Modultitel CS1020 Datenbanksysteme

Dozentin oder Dozent Kaufmann, A.; Renz, B.


Renz, B.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verstehen die Konzepte von Datenbankmanagementsystemen. Sie sind befähigt, Datenmodelle zu entwickeln und beherrschen die Standard-Datenbanksprache SQL.

Lerninhalt Teil 1: Grundlagen: Überblick über das Datenbank-Management;

Datenbankarchitektur und Datenunabhängigkeit;

Datenmodelle

Teil 2: Das relationale Modell: SQL;

Relationen und relationale Algebra;

Datenbankintegrität

Teil 3: Datenbank-Entwurf: Semantische Modellierung - Entity/Relationship Modell;

Funktionale Abhängigkeiten;

Normalformen: 1NF, 2NF, 3NF und BCNF;

Schema-Entwurf

Teil 4: Transaktionsmanagement: Recovery;

Transaktionen und Isolationslevel

Teil 5: Verwendung von Datenbanken: Programmierung von Datenbank-Zugriffen (JDBC);

Aufgaben der Administration



Sprache Deutsch


Literatur C. J. Date: Introduction to Database Systems; Addison-Wesley

R. Elmasri, S.B. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen; Pearson

T. Härder, E. Rahm: Datenbanksysteme; Springer

M.A. Kifer, A. Bernstein, P.M. Lewis: Database Systems: An Application-Oriented Approach Pearson; Addison-Wesley

M. Schubert: Datenbanken: Theorie, Entwurf und Programmierung relationaler Datenbanken; Teubner

A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan: Database System Concepts; Mc Graw Hill


Voraussetzungen CS1017 Algorithmen & Datenstrukturen

Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor

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Ingenieur-Informatik, Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik





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CS1021 Softwaretechnik


Modultitel CS1021 Softwaretechnik

Dozentin oder Dozent Renz, B.; Quibeldey-Cirkel, K.; Krümmel, N.;


Renz, B.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen Prinzipien, Methoden, Konzepte, Notationen und Werkzeuge der Softwaretechnik, so dass sie in einem sich anschließenden Software-Entwicklungsprojekt eine vorgegebene Aufgabenstellung in einer Kleingruppe selbständig bearbeiten können. Insbesondere können die Teilnehmer die Qualität von Analysemodellen, Entwurfskonzepten und Implementierungen kritisch überprüfen und dieses Können selbständig in Reviews umsetzen.

Lerninhalt Was ist Softwaretechnik: Software als industrielles Produkt, Softwarequalität, Übersicht über die Tätigkeiten in einem Softwareprojekt

Grundlegendes: Modulkonzept, prozedurale Abstraktion, abstrakter Datentyp, Prinzipien der Objektorientierung, Qualitätssicherung in der Programmierung

Die objektorientierte Methode der Softwaretechnik: UML, Anforderungsanalyse, Objektorientierte Analyse, Objektorientiertes Design; Grundlegende Entwurfsprinzipien/-muster, Implementierung; Build-Prozess, Test

Der Softwareentwicklungsprozess: Software-Lebenszyklus, Unified Process, Praktiken agiler Softwaretechniken, Programmieren im Team

Projekt- und Qualitätsmanagement: ein Überblick



Sprache Deutsch


Literatur W. Zuser, T. Grechenig, M. Köhle: Software Engineering mit UML und dem Unified Process, Pearson Studium

J. Ludewig, H. Lichter: Software Engineering: Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken dpunkt.verlag

B. Liskov, J. Guttag: Program Development in Java Addison-Wesley

C. Larman: Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and the Unified Process, Prentice Hall


Voraussetzungen CS1017 Algorithmen & Datenstrukturen CS1013 Objektorientierte Programmierung



Prüfungsvorleistung: Erfolgreiche Durchführung von mindestens 50% der Praktikumsaufgaben Prüfungsleistung: Klausur



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CS1023 Softwaretechnik-Projekt


Modultitel CS1023 Softwaretechnik-Projekt

Dozentin oder Dozent Quibeldey-Cirkel, K.; Kneisel, P.; Cemic, F.; Renz, B.; Franzen, B..; Schneider, H.; und weitere Lehrende


Renz, B.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage in Kleingruppen von etwa 4 Personen Planung und Durchführung eines größeren Softwareentwicklungsprojekts selbstständig auszuführen. Die Studierenden wissen über die Notwendigkeit einer systematischen Vorgehensweise wie z.B. Projektplanung und -verfolgung, Konfigurationsmanagement, Qualitätssicherung, etc. Sie verstehen, dass die Erstellung von Entwicklungsdokumenten, schriftliche Schnittstellenabsprachen (insb. Softwareergonomie) unabdingbare Voraussetzungen für eine arbeitsteilige Vorgehensweise bei der Software-Erstellung sind.

Lerninhalt Die Projektaufgaben wechseln. Der Umfang der zu realisierenden Funktionalität wird so gewählt, dass einerseits eine Aufteilung der Realisierung auf vier Personen sinnvoll möglich ist, andererseits die Aufgabe von weniger Personen nur schwer zu bewältigen ist. Die Teilnehmenden wählen die Realisierungstechnologie selbst, ihren Vorkenntnissen entsprechend. Bevorzugt werden die Projekte in Java oder C++ realisiert. Im Einzelnen haben die Teilnehmenden ein Pflichtenheft, einen Grob- und Feinentwurf, eine detaillierte Programmdokumentation, eine Testdokumentation sowie eine Benutzerdokumentation für das zu realisierende Software-Produkt erstellt.



Sprache Deutsch

Lehrformen Praktikum 4 SWS

Literatur Wird von der jeweiligen Dozentin oder dem jeweiligen Dozenten bekannt gegeben


Voraussetzungen CS1016 Programmierung interaktiver Systeme CS1020 Datenbanksysteme CS1021 Softwaretechnik



Prüfungsleistung: Projektarbeit und mündliche Prüfung

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach §§ 9 und 12 der Allgemeinen Bestimmungen


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CS1025 Hauptseminar


Modultitel CS1025 Hauptseminar

Dozentin oder Dozent verschiedene Lehrende


Renz, B.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, das im Studium erlernte Wissen auf ein Spezialthema anzuwenden und dieses ihren Kommilitoninnen und Kommilitonen verständlich zu präsentieren.

Lerninhalt Referat über ein ausgewähltes Spezialthema der Informatik



Sprache Deutsch

Lehrformen Seminar 2 SWS

Literatur Wird vor Beginn des Seminars mit den Teilnehmenden vereinbart


Voraussetzungen Grundlegende Kenntnisse über die Inhalte der ersten drei Semester



Prüfungsvorleistung: Regelmäßige Teilnahme (75 %) Prüfungsleistung: Seminarvortrag (45 Minuten) und schriftliche Ausarbeitung (etwa 20 Seiten)



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CS1026 Betriebssysteme BI/MI

Studiengang Bachelor of Science Medizinische Informatik

Modultitel CS1026 Betriebssysteme BI/MI

Dozentin oder Dozent Olthoff, M.


Olthoff, M.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben grundlegendes Wissen über den Aufbau von Computern und IT-Systeme, die im Umfeld der Medizinischen- und Bioinformatik Anwendung finden. Sie kennen den Aufbau moderner Betriebssysteme und welche Unterstützung hierfür von der Hardware zur Verfügung gestellt werden muss. Sie erhalten Kenntnis über Algorithmen und Strategien zur Verwaltung der Betriebsmittel.

Lerninhalt Grundlagen der Rechnerarchitektur

Betriebssystem relevante Aspekte der Rechnerarchitektur

Konzepte und Architektur von Betriebssystemen

Prozesse, Prozessorzuteilung, Mehrprozessorsysteme

Hauptspeicherverwaltung, Dateisysteme, Ein- und Ausgabe, Speicherkonzepte, Netzwerkanbindung

Grundlagen von gemanagten Systemen

Grundlagen von Computercluster



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 4 SWS, Praktikum 2 SWS

Literatur A. Tanenbaum: Moderne Betriebssysteme; Pearson Studium

P. Mandl: Grundkurs Betriebssysteme; Vieweg+Teubner



Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik


Prüfungsvorleistung: 2 anerkannte Hausübungen Prüfungsleistung: Klausur mit offenen und/oder Multiple-Choice-Fragen (Multiple-Choice-Anteil wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise bekannt gegeben)



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Mathematische und naturwissenschaftlich-technische Grundlagen

MN1007 Diskrete Mathematik


Modultitel MN1007 Diskrete Mathematik

Dozentin oder Dozent Bolsch A.; Ecker, E.; Löffler, P.; Metz, H.-R.; Schneider, A.


Metz, H.-R.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind vertraut mit grundlegenden Begriffen und Methoden der Diskreten Mathematik als Basis für die weiteren Veranstaltungen des Studiums. Sie verstehen die Bedeutung der Diskreten Mathematik für die Informatik und kennen Beispiele für konkrete Anwendungen.

Lerninhalt Logik (Aussagen- und Prädikatenlogik);

Mengen, Zahlenmengen;

Funktionen, Folgen, Summen, Reihen;

Beweismethoden, vollständige Induktion;

Kombinatorik;

Relationen;

Graphen, speziell auch Bäume;

Boolsche Algebra;

Faktorisierung, Primzahlen



Sprache Deutsch


Literatur K. H. Rosen: Discrete Mathematics and Its Applications; McGraw-Hill.

R. Haggarty: Diskrete Mathematik für Informatiker; Pearson Studium.

G. Teschl, S. Teschl: Mathematik für Informatiker, Band 1; Springer-Verlag.

L. Lovász, J. Pelikán, K. Vesztergombi: Discrete Mathematics. (Deutsche Übersetzung: Diskrete Mathematik); Springer-Verlag.




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MN1009 Lineare Algebra


Modultitel MN1009 Lineare Algebra

Dozentin oder Dozent Bolsch A.; Ecker, E.; Löffler, P.; Metz, H-R.; Schneider, A.


Metz, H-R.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen grundlegende Begriffe und Methoden aus der linearen Algebra und können diese anwenden. Sie beherrschen die Operationen der Vektorrechnung und deren Anwendung in der linearen Geometrie. Sie kennen das Lösungsverhalten linearer Gleichungssysteme und können die Lösungen berechnen. Sie beherrschen das grundlegende Rechnen mit Matrizen und Determinanten einschließlich der Bestimmung von Eigenwerten und Eigenvektoren. Sie kennen Anwendungen in der Informatik.

Lerninhalt Vektoralgebra;

Lineare Geometrie;

Lineare Gleichungssysteme;

Matrizen, Determinanten;

Eigenwerte und Eigenvektoren



Sprache Deutsch


Literatur L. Papula: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 1 und 2; Vieweg-Verlag.

G. Strang: Lineare Algebra; Springer-Verlag.

G. Teschl, S. Teschl: Mathematik für Informatiker, Band 1; Springer-Verlag.


Voraussetzungen MN1007 Diskrete Mathematik






MN1010 Stochastik

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Modultitel MN1010 Stochastik

Dozentin oder Dozent Löffler P, Metz H-R, Schmitt W, Schneider A.


Schneider A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben einen Überblick über grundlegende Techniken und Methoden der angewandten Statistik und der Biometrie. Sie haben Grundfertigkeiten zur eigenständigen, methodisch korrekten Durchführung von Versuchen und zur Beurteilung von Statistiken. Insbesondere sind sie in der Lage, Stichproben zu planen und zu bewerten und Hypothesen zu prüfen. Im Kontext der Anwendungsdomänen sind sie auch vertraut mit einigen Grundkonzepten der Epidemiologie.

Lerninhalt Aufgaben der Statistik;

Allgemeine und Deskriptive Statistik:

Häufigkeiten;

Lageparameter (Modus, Median etc.);

Streuungsparameter (Standardabweichung etc.)

Wahrscheinlichkeitsrechnung;

Bedingte Wahrscheinlichkeit;

Zufallsvariablen und spezielle Verteilungen;

Stichprobentheorie und Verteilung;

Inferenzstatistik;

Testen von Unterschiedshypothesen;

Testen von Zusammenhangshypothesen;

Epidemiologische Grundbegriffe und Kennzahlen



Sprache Deutsch


Literatur Sachs L, Hederich J: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R. Springer, Berlin

Spiegel MR, Stephens LL: Statistik - Das Lehrbuch; Utb; Stuttgart

Hartung J, Elpelt B, Klösener KH: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik; Oldenbourg, München





Prüfungsleistung: Klausur

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der Allgemeinen

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Bestimmungen

Häufigkeit des Angebots semesterweise

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MN1013 Physik 1 (KMUB-11780)


Modultitel MN1013 Physik 1 (KMUB-11780)

Dozentin oder Dozent Breckow, Kügler, Zink, Cemic


Kügler

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, in dem jeweiligen physikalischen Teilgebiet:

physikalische Prinzipien zu erläutern;

Gesetzmäßigkeiten verbal und mathematisch-formal auszudrücken;

die mathematische Herleitung physikalischer Gesetze mit den jeweiligen Randbedingungen nachzuvollziehen;

physikalische Gesetzmäßigkeiten und Prinzipien auf andere Problemfelder zu übertragen und anzuwenden;

bei praxisbezogenen Fragestellungen die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien zu erkennen und auszuwerten;

geeignete Messverfahren und -techniken zu benennen und zu beurteilen;

erwartbare Effekte quantitativ einzuschätzen

Lerninhalt Begriffe, Größen und Größenordnungen, Einheiten, Messvorgänge;

Mechanik: Kinematik (eindimensional, mehrdimensional);

Dynamik, Kraft;

Arbeit, Energie, Erhaltungssätze;

Drehbewegung;

Fluide: Druck, Hydrostatik, Hydrodynamik, Viskosität;

Schwingungen: Ungedämpfte, gedämpfte harmonischer Oszillationen, Erzwungene Schwingungen, Resonanz;

Wellen: Wellengleichung, Harmonische Wellen, Fortleitung von Wellen, Stehende Wellen;

Akustik: Schallfelder, Schallausbreitung, Schallspektrum, Akustische Abschlüsse und Impedanzen



Sprache deutsch

Lehrformen Vorlesung 3 SWS Übung 1 SWS Praktikum 1 SWS

Literatur Dobrinski, P., Krakau,G., Vogel, A.: Physik für Ingenieure; B.G. Teubner Verlag,Stuttgart

Lindner, H.: Physik für Ingenieure; Carl Hanser Verlag, München

Tipler, P.: Physik; Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, Berlin, Oxford


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Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekanntgegebenen Frist zu Beginn des jeweiligen Semesters



Prüfungsleistung: Klausur (60%), Praktikumsbewertung (25%), aktive Teilnahme an den Übungen (15%)



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MN1014 Physik 2 (KMUB-11800)


Modultitel MN1014 Physik 2 (KMUB-11800)

Dozentin oder Dozent Breckow, Kügler, Zink


Kügler

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, in dem jeweiligen physikalischen Teilgebiet :

physikalische Prinzipien zu erläutern;

Gesetzmäßigkeiten verbal und mathematisch-formal auszudrücken;

die mathematische Herleitung physikalischer Gesetze mit den jeweiligen Rand--Bedingungen nachzuvollziehen;

physikalische Gesetzmäßigkeiten und Prinzipien auf andere Problemfelder zu übertragen und anzuwenden;

bei praxisbezogenen Fragestellungen die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien zu erkennen und auszuwerten;

geeignete Messverfahren und -techniken zu benennen und zu beurteilen;

erwartbare Effekte quantitativ einzuschätzen.

Lerninhalt Thermodynamik: Temperatur, Wärme, Wärmemenge, Wärmekapazität, Zustandsgrößen, Zustandsgleichung idealer und realer Gase, Phasenübergänge, 1. Hauptsatz, Innere Energie, Volumenarbeit, Zustandsübergänge, Zustandsdiagramme, 2. Hauptsatz, Kreisprozesse, reversible und irreversible Prozesse, Entropie, Wärmetransport; Elektromagnetismus: Elektrostatik, Elektrische Ladung, Elektrisches Feld, Elektrischer Fluss, Elektrisches Potential, Spannung, Kondensator, Kapazität, Stromkreise, Spannungsquellen, Ohm'sches Gesetz, Kirchhoff'sche Regeln, Magnetfeld, Lorentz-Kraft, Induktionsgesetz, Selbstinduktion, Induktivität, Spule; Optik: Strahlenoptik: Reflexion, Brechung, Dispersion, Abbildende Systeme, Auge und Brille. Wellenoptik: Beugung, Interferenz, Kohärenz, Polarisation



Sprache deutsch


Literatur Dobrinski, P., Krakau,G., Vogel, A.: Physik für Ingenieure; B.G. Teubner Verlag, Stuttgart

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Lindner, H.: Physik für Ingenieure; Carl Hanser Verlag, München

Tipler, P.: Physik; Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, Berlin, Oxford

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP;180 Stunden, davon etwa 75 Stunden Präsenzzeit

Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekanntgegebenen Frist vor Beginn des jeweiligen Semesters



Prüfungsleistung: Abschlussklausur (60%), Übungsaufgaben (15%), Praktikumsversuch mit Protokollführung (25%)



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MN1016 Chemie für Bioinformatik

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel MN1016 Chemie für Bioinformatik Dozentin oder Dozent C. Fröhlich, J. Koch Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

J. Koch

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, Zusammenhänge zwischen den Teilgebieten der Chemie zu erkennen. Sie erkennen funktionelle Gruppen und verstehen wichtige Reaktionstypen und Eigenschaften von Molekülen. Sie haben ein Verständnis für den Zusammenhang von Chemie und Biologie und sind in der Lage, sich unbekannte Themen der Chemie durch Literaturstudium zu erschließen.

Lerninhalt Stoffbegriff, Atombau, chemische Bindung

Chemische Reaktionen

Grundlagen der physikalischen Chemie (Gasgesetze, Thermodynamik, Reaktionskinetik)

Kohlenwasserstoffverbindungen, wichtige Substanzklassen mit funktionellen Gruppen

Reaktionstypen und Reaktionsmechanismen

Aminosäuren und Proteine, Kohlenhydrate

Stereoisomerie und Molekülgeometrie

Modultyp Pflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 4 SWS, Praktikum 1 SWS Literatur Mortimer, C. E.; Müller, U.: Chemie. Georg Thieme Verlag,

Stuttgart.

Akins, P. W.; Jones, L.: Chemie – einfach alles. Wiley-VCH-Verlag, Weinheim

Hädener, A., Kaufmann, H.: Grundlagen der organischen Chemie. Birkhäuser Verlag, Basel.

Bruice, P.Y.: Organische Chemie. Pearson Studium Verlag.

Vorlesungsunterlagen.

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 75 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen - Verwendbarkeit Bachelor of Science Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsleistung: Praktikumsteilnahme und Erstellung von Praktikumsprotokollen; Klausur (100%)

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der Prüfungsordnung Häufigkeit des Angebots Jährlich

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Bioinformatik

BI1001 Allgemeine Biologie (KMUB-10460)


Modultitel BI1001 Biologie (KMUB-10460)

Dozentin oder Dozent Windisch, Lehrbeauftragte


Windisch

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, die grundlegenden Erkenntnisse der Cytologie, der Genetik und der Anatomie zu verstehen und in den weiteren Modulen des Studiengangs anzuwenden.

Lerninhalt Zellenlehre (Cytologie): Feinbau der Eucyte; Stoff- u. Energiehaushalt; Stofftransport; Zellteilung;

Genetik: Vererbungsgänge; Molekulare Grundlagen; Biosynthese d. Proteine; Proteine und Zellaktivität; Mutation/Modifikation; Genregulation; Gentechnik;

Anatomie: Menschliche Gewebe (Bau und Funktion); menschliche Organe (Bau und Funktion);

Medizinische Terminologie



Sprache deutsch

Lehrformen Vorlesung 4 SWS; Praktikum 1 SWS

Literatur Skript zur Vorlesung

Purves, W. K. et al.: "Biologie"; Spektrum-Verlag, Heidelberg

Campbell, N. A. : "Biologie"; Pearson-Verlag, München

Linder "Biologie"; Schroedel, Hannover


Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekanntgegebenen Frist zu Beginn des jeweiligen Semesters



Die Modulnote ergibt sich zu 80% aus der Bewertung der Klausur und zu 20% aus der Bewertung des Praktikums (schriftliche Berichte und Antworten auf die Testfragen zu jeweils gleichen Teilen)


Häufigkeit des Angebots Semesterweise

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BI1002 Genetics, Genomics

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik, Informatik Modultitel BI1002 Genetics, Genomics Dozentin oder Dozent Hobohm, U. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Students understand that the genome is a dynamic, self-regulatory system. They know how to use genome browsers and how to derive important information from genome comparisons.

Lerninhalt Linkage, restriction maps, genome dynamics, horizontal gene transfer, transposition, regulatory RNA, SNP's, epigenesis, genome evolution, genome comparison. Programming exercises, lecture of English publications.

Modultyp Pflichtmodul Moduldauer 1 Semester

Sprache Englisch Lehrformen Vorlesung 1 SWS Praktikum 1 SWS Literatur Arthur Lesk Introduction to Genomics

Hartwell, Hood, Goldberg: Genetics: From Genes to Genomes

Alberts: Molecular Biology of the Cell

Lecture notes

Creditpoints/Arbeitsaufwand 3 CrP; 90 Stunden, davon etwa 30 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen keine Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung: Control of exercises Prüfungsleistung: Written exam


Häufigkeit des Angebots Jährlich

27

BI1005 Seminar Bioinformatics


Modultitel BI1005 Seminar Bioinformatics

Dozentin oder Dozent Prof. Dr. F. Cemic, Prof. Dr. A. Dominik, Prof. Dr. Hobohm


Prof. Dr. A. Dominik

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können das im Studium erlernte Wissen auf ein Spezialthema anwenden und dieses ihren Kommilitoninnen und Kommilitonen verständlich präsentieren.

Lerninhalt Referat über ein ausgewähltes Spezialthema der Bioinformatik



Sprache englisch


Literatur Wird vor Beginn des Seminars mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern vereinbart





Prüfungsvorleistung: Regelmäßige Teilnahme (75 %) Prüfungsleistung: Seminarvortrag (45 Minuten) und schriftliche Ausarbeitung (etwa 20 Seiten)



28

BI1006 Biochemie 1


Modultitel BI1006 Biochemie 1

Dozentin oder Dozent Hemberger, Lehrbeauftragte


Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die Strukturen der wichtigsten Biomoleküle und verstehen deren prinzipiellen Aufbau. Zudem sind sie in der Lage, die wichtigsten biochemischen Methoden nachzuvollziehen. Sie haben ein Verständnis für die Wechselwirkung von Struktur und Funktion beim Zustandekommen von biochemischen Reaktionen.

Lerninhalt Vorlesung:

Einführung und Begriffsdefinitionen;

Wasser, Säuren, Basen, Puffer;

Aminosäuren und Peptide;

Protein-Aufbau;

Proteinfunktion und Regulation;

Enzyme;

Nukleinsäuren;

Kohlenhydrate;

Lipide und Biomembranen

Praktikum:

Isolierung und Charakterisierung eines Enzyms;

Isolierung und Charakterisierung von DNA aus Pflanzen;

Isolierung und Charakterisierung eines Polysaccharids



Sprache deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS Praktikum 1 SWS Unterstützt durch Bildmaterial und Versuchsanleitungen unter Einbeziehung von Literatur und Internetrecherchen.

Literatur Unterlagen zur Vorlesung

Berg/Tymozko/Stryer: "Biochemie"; Spektrum-Verlag, Heidelberg

Lehninger/Nelson/Cox: "Biochemie"; Springer, Heidelberg

Kleber/Schnee/Schöpp: "Biochemisches Praktikum"; Spektrum-Verlag, Heidelberg


Voraussetzungen Bestandene Module: MN1016 Chemie für Bioinformatik BI1001 Allgemeine Biologie



Klausur (90 Minuten) zu den Inhalten von Vorlesung und Übung



29

BI1007 Molekularbiologie und Gentechnik


Modultitel BI1007 Molekularbiologie und Gentechnik

Dozentin oder Dozent Gokorsch, Lehrbeauftragte, Tutorinnen und Tutoren


Gokorsch

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben Kenntnisse der DNA–Strukturen und deren Organisation bei Pro- und Eukaryoten. Sie beherrschen die Vorgänge bei der Replikation, Transkription und Translation; Rekombinations- und Reparaturmechanismen. Sie haben Einblick in die Gen-Expression und -Regulation und einen theoretischen und praktischen Überblick über elementare Methoden der Molekularbiologie.

Lerninhalt Vorlesung: DNA (Struktur, Variationen, Verpackung); DNA-Replikation bei Pro- und Eukaryoten, Viren, beteiligte Faktoren, Regulation; DNA-Rekombination; DNA-Reparatur; Transposons, Retroposons; Transkription, Translation bei Pro- und Eukaryoten (beteiligte Faktoren, RNA-Prozessierung, Promotoren und Enhancer); Spleißen und Prozessieren eukaryotischer Gene; Struktur, Expression und Regulation pro- und eukaryotischer Gene; Signaltransduktion, Zellzyklus und Wachstumsregulation bei Eukaryoten Praktikum: Einführung in Methoden der Gentechnik: Klonierungsvektoren Präparation der Zell- und Plasmid-DNA; Enzymrepertoire der Gentechnologie; Klonierung u. Isolierung von DNA-Fragmenten; Analyse von DNA-Sequenzen (genetischer Fingerabdruck); DNA-Amplifizierung (PCR); Isolierung von genomischer und Plasmid-DNA); elektrophoretische Charakterisierung von DNA-Fragmenten



Sprache Deutsch


Literatur Vorlesungsskript, Arbeitsanleitungen

Rolf Knippers: Molekulare Genetik; G. Thieme-Verlag, Stuttgart

Molekularbiologie der Zelle. Alberts et al; WILEY-VCH

H.G. Gassen G. Schrimpf: Gentechnische Methoden; Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg


Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekanntgegebenen Frist vor Beginn des jeweiligen Semesters; BI1001 Allgemeine Biologie.


Voraussetzung für die Vergabe Prüfungsvorleistung: erfolgreiche Teilnahme am Praktikum mit

30

von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

schriftlichem Praktikumsbericht Prüfungsleistung: Klausuren zu den Inhalten von Vorlesung und Praktikum Gewichtung: TL1 (Klausur): 80%; TL2 (Bewertung der Praktikumsberichte): 20%


Häufigkeit des Angebots Sommersemester

31

BI1008 DNA- und Proteinsequenzen (DPS)


Modultitel BI1008 DNA- und Proteinsequenzen (DPS)

Dozentin oder Dozent Hobohm, U.; Dominik, A.


Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen eine repräsentative Auswahl der gängigsten Datenbanken. Sie kennen typische bioinformatische Fragestellungen, die man durch das Verknüpfen von Informationen aus verschiedenen Datenbanken beantworten kann.

Lerninhalt Aus den hunderten von bioinformatischen Datenbanken und Datenfiles soll eine repräsentative Untermenge (u.a. Swissprot, EMBL, Omim, PFAM, Entrez-Pubmed,SRS,Profiles, DBEST, Unigene, KEGG, BRITE, Interpro) vorgestellt, die Inhalte erklärt und das Verknüpfen geübt werden. Grundkenntnisse in Unix und einer Skriptsprache (z.B. Perl) werden in diesem Kurs gelegt.



Sprache Deutsch und Englisch


Literatur Arthur Lesk: Introduction to bioinformatics

Anna Tramontano: The ten most wanted solutions in protein bioinformatics

Tisdall: Beginning Perl for Bioinformatics

Powers, Peek, O'Reilly, Loukides: Unix Power Tools

Kursskript


Voraussetzungen Gute bis sehr gute Fähigkeit zur Programmierung in einer Hochsprache (bevorzugt Java, C++, Objective C)



Prüfungsvorleistung: Abnahme selbst programmierter Verknüpfungstools , Prüfungsleistung: Klausur



32

BI1009 Biochemie 2


Modultitel BI1009 Biochemie 2

Dozentin oder Dozent Hemberger


Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein Verständnis für die bioenergetischen Grundlagen wichtiger Stoffwechselwege und verstehen deren Bedeutung für den Gesamtorganismus. Sie kennen die Strukturen der wichtigsten Biomoleküle und deren Wechselwirkung.

Lerninhalt Stoffwechsel - Konzepte und Grundmuster;

Stoffwechsel der Kohlenhydrate Glycolyse, Citratcyclus, Oxidative Phosphorylierung, Gluconeogenese, Glycogen ;

Stoffwechsel der Lipide Fettsäuren, Triacylglyceride, Fettsäureoxidation, Fettsäuresynthese;

Stoffwechsel der Proteine Proteinverdau, Aminosäureabbau, Harnstoffcyclus, Biosynthese Aminosäuren, Proteinbiosynthese;

Koordination der Stoffwechselwege, Regulation, Kontrollstellen, Organspezifischer Stoffwechsel, Netzwerke;

Photosynthese Lichtabsorption, Photosystem I und II, Calvincyclus



Sprache deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS


Berg/Tymozko/Stryer: "Biochemie"; Spektrum-Verlag, Heidelberg

Horton et al.: "Biochemie"; Pearson, München

Lehninger/Nelson/Cox: "Biochemie"; Springer, Heidelberg


Voraussetzungen BI1006 Biochemie 1



Klausur (90 Minuten) zu den Inhalten der Vorlesung



33

BI1010 Gen-Datenanalyse (GDA)


Modultitel BI1010 Gen-Datenanalyse (GDA)

Dozentin oder Dozent Hobohm, U.; Dominik, A.


Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen eine repräsentative Auswahl von gängigen bioinformatischen Werkzeugen. Darüber hinaus können sie Werkzeuge in Form von Analysepipelines verbinden und eigene Werkzeuge erstellen. Sie können diese Werkzeuge zur Lösung typischer bioinformatischer Fragestellungen einsetzen.

Lerninhalt Einführung in die Nutzung bioinformatischer Tools (schwerpunktmässig Emboss, darüber hinaus z.B. BioPerl, Blast, blastparser, Clustal, JalView usw.), Verknüpfung dieser Tools („Datenprozessierungs-Pipelines“), Programmierung eigener Tools





Literatur Anna Tramontano: Introduction to bioinformatics

Mount: Bioinformatics: Sequence and Genome analysis

Baxevanis / Ouellette: Bioinformatics: A practical guide

Kursskript


Voraussetzungen Gute bis sehr gute Fähigkeit zur Programmierung in einer Skriptsprache, z.B. Perl, sowie einer Hochsprache (bevorzugt Java, C++, Objective C). Grundkenntnisse des Betriebssystem Unix



Prüfungsvorleistung: Abnahme selbst programmierter Verknüpfungstools Prüfungsleistung: Klausur



34

BI1011 Systembiologie


Modultitel BI1011 Systembiologie

Dozentin oder Dozent Dominik, A.


Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen und verstehen wichtige Methoden und Werkzeuge zur Modellierung und Simulation biologischer Systeme. Sie sind in der Lage, geeignete Software zur Lösung biologischer Fragestellungen anzuwenden, weiterzuentwickeln oder selbst zu implementieren.

Lerninhalt Systembiologie, Modellierung und Simulation;

Nicht-lineare Modellierung uns Simulation biologischer Systeme (Biomoleküle, Zellen, Organismen);

Anwendung von Bioinformatikwerkzeugen aus der Public Domain und Programmierung eigener Tools;

Überwachte und unüberwachte Lernverfahren



Sprache deutsch, englisch


Literatur Systems Biology in Practice, E Klipp, R Herwig, A Kowald, C Wierling, and H Lehrach; Wiley-VCH

The Music of Life: Biology beyond the Genome, D. Noble; OUP Oxford

Can a Biologist Fix a Radio? - or, What I Learned while Studying Apoptosis, Y. Lazebnik; Biochemistry, 2002, 1403-1406


Voraussetzungen BI1008 DNA- und Proteinsequenzen CS1021 Softwaretechnik MN1016 Chemie für Bioinformatik BI1006 Biochemie 1



Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: mündliche Prüfung



35

BI1012 Skriptsprachen in der Bioinformatik

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik, Informatik Modultitel BI1012 Skriptsprachen in der Bioinformatik Dozentin oder Dozent Hobohm, U. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Studierende können in einer Skriptsprache wie Perl programmieren. Sie lernen spezielle Bioinformatikbibliotheken wie z.B. BioPerl kennen. Die Unix-Kommandozeile sowie die wichtigsten Unix-Tools sind ihnen vertraut.

Lerninhalt Unix-Tools wie awk, sed, emacs, shell, shell-scripts, pipe usw. Skriptsprache wie z.B. Perl oder Python unter Anwendung bioinformatischer Bibliotheken

Kurzbeschreibung Unix und Skriptsprache mit Fokus auf bioinformatische Anwendungen Modultyp Pflichtmodul

Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, englisch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Praktikum 2 SWS Literatur Shelley, Peek, O'Reilly: Unix Power Tools

Patwardhan, Siever, Spainhour: Perl in a nutshell

Kursskript

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen keine Verwendbarkeit Bachelor Informatik, Bachelor Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsleistung: Abnahme selbst programmierter Algorithmen, Klausur

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach §§ 9 und 12 der Allgemeinen Bestimmungen


36

BI1013 Grundlagen der Bioinformatik

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel BI1013 Grundlagen der Bioinformatik Dozentin oder Dozent Dominik, A., U. Hobohm, F. Cemic, Lehrbeauftragte Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben einen Überblick über Methoden und Anwendungen der Bioinformatik. Sie kennen die Schnittstellen zur Biologie und zur Informatik. Grundlegende Algorithmen sind bekannt und können auf einfache Fragestellungen angewendet werden.

Lerninhalt Struktur von DNA, RNA und Proteinen

Ebenen in der Bioinformatik: Beschreibung, Analyse, Modell

Datenquellen und Datenbanken

Genexpressionsanalyse

Regulatorische und metabolische Netzwerke

Algorithmen auf Sequenzen

Structural Bioinformatics

Anwendungen und Berufsbilder

Modultyp Pflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, englisch Lehrformen Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS Literatur Lesk, Einführung in die Bioinformatik.

Anna Tramontano: Introduction to bioinformatics

Selzer, Marhöfer, Rower, Angewandte Bioinformatik: Eine Einführung.

Vorlesungsunterlagen

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen keine

Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung: Vortrag im Rahmen der Übung Prüfungsleistung: Schriftliche oder mündliche Prüfung


37

BI1014 Biomedizinische Datenanalyse

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel BI1014 Biomedizinische Datenanalyse Dozentin oder Dozent Cemič, F. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Cemič, F.

Qualifikations- und Lernziele Umgang mit der freien Statistik-Sprache R, Anwendung der Sprache auf biologische Datensätze. Vertiefte Kenntnisse in Biostatistik

Lerninhalt Einführung in R

Verteilungen

Stichprobenfunktionen

Parameterschätzung

Testen von Hypothesen

Regressionsanalysen,GLM, Varianzanlyse

Modultyp Pflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, Lehrformen Seminaristischer Unterricht, 2 SWS Literatur M. J. Crawlley, Statistics: An IntroductionUsing R, Wiley

S, M. Ross, Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 3. Aufl., Spektrum Verlag

L. Held, Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes, Spektrum Verlag


Creditpoints/Arbeitsaufwand 3 CrP; 90 Stunden, davon etwa 30 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen Statistik & Stochastik für MI/BI Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben oder Seminarvortrag Prüfungsleistung: Schriftliche oder mündliche Prüfung


38

Bioinformatik-Wahlpflichtthemen

BI2001 Algorithmen der Bioinformatik

Studiengang Bachelor of Science (Bioinformatik)

Modultitel BI2001 Algorithmen der Bioinformatik

Dozentin oder Dozent Dominik, A.; Letschert, Th.


Dominik, A.;

Kurzbeschreibung Das Modul führt in die Funktionsweise der wichtigsten Algorithmen der Bioinformatik ein. Anhand von Beispielen werden Möglichkeiten und Grenzen der Algorithmen verdeutlicht.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen und verstehen wichtige Algorithmen der Bioinformatik. Sie sind in der Lage geeignete Algorithmen zur Lösung bioinformatischer Problemstellungen anzuwenden und zu implementieren.

Lerninhalt Grundlegende Algorithmen und algorithmische Techniken die in der Bioinformatik zur Anwendung kommen (z.B. Dynamische Programmierung, Suchen, Mustererkennung, Optimierungsverfahren, etc.).

Neue Algorithmen und Anwendungen aus der aktuellen Forschung.

Anwendung der Algorithmen in Praxisbeispielen.

Modultyp Wahlpflichtmodul


Sprache Deutsch, englisch


Literatur N.C. Jones, P.A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms The MIT Press

R. Merkl und S. Waack: Bioinformatik interaktiv: Algorithmen und Praxis Wiley- VCH


Voraussetzungen MN1010 Stochastik CS1021 Softwaretechnik

Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medizininformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik; Bachelor Bioinformatik; Bachelor Medieninformatik;


Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: Klausur

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der Prüfungsordnung


39

BI2002 Bioinformatik in der Arzneistoffforschung


Modultitel BI2002 Bioinformatik in der Arzneistoffforschung



Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben einen Überblick über die modernen Methoden der Arzneistoffforschung und -entwicklung. Sie kennen die Anwendungen der Bioinformatik und können bioinformatische Methoden zur Arzneistoffforschung entwickeln und anwenden.

Lerninhalt Wie funktioniert Arzneistoffforschung?;

Bioinformatik zur Entwicklung neuer Therapien;

Bioinformatik zum Wirkstoffdesign;

Bioinformatik zur Profilierung möglicher Arzneistoffe;

Bioinformatikanwendungen in der klinischen Forschung;

Aktuelle Forschung und Entwicklung;

Anwendung von Bioinformatikwerkzeugen aus der Public Domain und Programmierung eigener Tools





Literatur Bioinformatics – From Genomes to Drugs, T. Lengauer (Editor); Wiley-VCH

Wirkstoffdesign, G. Klebe; Spektrum Akademischer Verlag


Voraussetzungen BI1006 Biochemie 1 BI1008 Bioinformatik 1 MN1012 Chemie 1 und MN1015 Chemie 2



Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungen Prüfungsleistung: Klausur



40

BI2003 Bioinformatische Messdatenanalyse


Modultitel BI2003 Bioinformatische Messdatenanalyse



Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen wichtige bioinformatische Algorithmen zur Messdatenanalyse und können diese auf die Beantwortung biologischer Fragestellungen anwenden.

Lerninhalt Auswertung und Analyse experimenteller Daten, zum Beispiel aus Genexpressionsanalyse, Proteom- oder Metabolomanalyse, Röntgenstrukturanalyse oder klinischen Studien; Einführung in Funktion und Anwendung wichtiger Algorithmen zur Datenanalyse (z.B. Clustering, Optimierung, Data Mining, Machine Learning); Anwendung von Bioinformatikwerkzeugen aus der Public Domain und Programmierung eigener Tools





Literatur Bioinformatik interaktiv: Algorithmen und Praxis, R. Merkl und S. Waack; Wiley- VCH

Microarray gene expression analysis, H.C. Causton, J. Quackenbush, A. Brazma; Blackwell

Statistical Methods in Bioinformatics, W. J. Ewens, G.R. Grant; Springer

Handbook of Chemoinformatics: From Data to Knowledge, Volumes 1-4, Ed.: J. Gasteiger; Wiley-VCH

Microarray Data Mining: Facing the Challenges (http://www.acm.org/sigkdd/explorations/issue5-2/m00-intro.pdf)

Systematic variation in gene expression patterns in human cancer cell lines (http://rana.lbl.gov/papers/Ross_NatGen_2000.pdf)

Computational Analysis of microarray data (http://skop.genetics.wisc.edu/AudreyWeek6/Quackenbush_01.pdf)


Voraussetzungen BI1008 Bioinformatik 1 MN1010 Stochastik CS1021 Softwaretechnik



Prüfungsvorleistung: Abnahme der selbst entwickelten Tools Prüfungsleistung: Klausur

41



42

BI2004 Genetische Algorithmen


Modultitel BI2004 Genetische Algorithmen

Dozentin oder Dozent Hobohm, U.


Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Studierende kennen genetische Algorithmen und deren Anwendung. Weiterhin haben sie Kenntnis der Stärken und Schwächen von genetischen Algorithmen, insbesondere wie man Parameter z.B. Mutationsrate, Rekombinationsrate und Selektionsschema optimiert. Programmierung und Testung eigener GA.

Lerninhalt Optimierung von 01-Genomen, Fitnessfunktion, Problem des Handlungsreisenden, Rucksackproblem, Ameisenalgorithmen





Literatur Melanie Mitchell: An introduction to genetic algorithms

David Goldberg: Genetic algorithms

Poli, Langdon, McPhee: A field guide to genetic programming

Kursskript





Prüfungsvorleistung: Abnahme selbst programmierter genetischer Algorithmen Prüfungsleistung: Klausur



43

BI2005 Protein 3D-Strukturen


Modultitel BI2005 Protein 3D-Strukturen

Dozentin oder Dozent Hobohm, U. / NN


Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die Vielfalt der 3D-Strukturen von Proteinen. Sie beherrschen die Analyse anhand von typischen Fragestellungen.

Lerninhalt Sekundärstruktur, Faltungsprozess, Strukturklassen, aktive Zentren, Proteinsynthese, Modifikation, 3D-Datenbanken, Röntgenstrukturanalyse, Krankheiten aufgrund von Mutationen, Pymol, Protein-Ligand Wechselwirkung





Literatur Arthur Lesk: Introduction to protein architecture

Carl Branden: Introduction to protein structure


Kursskript


Voraussetzungen Gute bis sehr gute Fähigkeit zur Programmierung in einer Hochsprache (bevorzugt Java, C++, Objective C). BI1001 Allgemeine Biologie BI1007 Molekularbiologie



Prüfungsvorleistung: Durchführung verschiedener Programmieraufgaben zur Analyse von Proteinstrukturen Prüfungsleistung: Klausur



44

BI2006 Bioanalytik


Modultitel BI2006 Bioanalytik

Dozentin oder Dozent Hemberger, Cemic, Runkel


Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage die wichtigsten instrumentellen Analysemethoden für Biomoleküle zu verstehen und anzuwenden, sowie deren Möglichkeiten und Grenzen einzuschätzen.

Lerninhalt Photometrie: Aufbau Photometer, Messmethoden, Enzymmessungen, Kinetik;

Fluorimetrie und Lumineszenz : Fluorophore, Aufbau Fluorimeter, Messmethoden, Beispiele;

IR- und Ramanspektroskopie: Grundlagen, Aufbau Spektrometer, Beispiele;

Flüssigchromatographie (HPLC): Grundprinzipien, Geräteaufbau, Säulentechnologien, Detektionsmethoden, Beispiele (spez. RP-HPLC);

Elektrophoresen: Grundprinzipien, Free-flow, SDS-PAGE, IEF, Kapillarelpho, Beispiele;

Massenspektrometrie: Allgemeine Prinzipien, Massenselektion, Detektoren Sektorfeld, MALDI, MS-MS, TOF, Kopplungstechniken, Proteomtechniken;

NMR-Spektroskopie; Einführung in die Kernmagnetresonanz, apparative Grundlagen, chemische Verschiebung, 1H, 13C-NMR, Anwendungsbeispiele;

Miniaturisierung: DNA-, RNA-, Proteinchips, Lab-on-a-chip, Nanotechnologie



Sprache deutsch



Lottspeich, Engels: "Bioanalytik'; Spektrum, Heidelberg

Gey: "Instrumentelle Analytik und Bioanalytik"; Springer, Heidelberg

Skoog, Leary: "Instrumentelle Analytik"; Springer, Heidelberg


Voraussetzungen BI1003 Biophysics BI1006 Biochemie 1

Verwendbarkeit Bachelor of Science Bioinformatik


Prüfungsvorleistung: Bearbeitung von Aufgaben, z. T. als Hausübungen; Präsentation der Ergebnisse im Plenum Prüfungsleistung: Klausur zu den Inhalten von Vorlesung und Übung

45



46

BI2007 Diversitätsanalyse


Modultitel BI2007 Diversitätsanalyse



Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen und verstehen wichtige Methoden und Werkzeuge zur Berechnung von Ähnlichkeit und Diversität von Molekülen. Sie sind in der Lage, geeignete Software zur Abschätzung der Ähnlichkeit anzuwenden, weiterzuentwickeln oder selbst zu implementieren.

Lerninhalt Chemische und biologische Grundlagen;

Methoden zur abstrakten Beschreibung chemischer und biologischer Systeme;

Klassifizierungs- und Diskriminanzanalyseverfahren;

Data Mining;

Anwendung von Softwarewerkzeugen aus der Public Domain und Programmierung eigener Tools





Literatur Perspectives in Drug Discovery and Design; Vol 7/8: Computational Methods for the Analysis of Molecular Diversity, P. Willet; Kluwer/Escom

Molecular Diversity in Drug Design, P. M. Dean, R. A. Lewis; Kluwer Academic Publishers

The use of multiple measurements in taxonomic problems, R.A. Fisher; Wiley & Sons (http://digital.library.adelaide.edu.au/coll/special/fisher/138.pdf)


Voraussetzungen BI1008 Bioinformatik 1 CS1021 Softwaretechnik MN1012 Chemie 1 und MN1015 Chemie 2



Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach §9 der Prüfungsordnung


BI2008 Bioinformatik in der Krebsforschung


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Modultitel BI2008 Bioinformatik in der Krebsforschung

Dozentin oder Dozent Hobohm, U.


Hobohm, U.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis der Biologie des Krebses und der Fragestellungen, die in der Krebsforschung mithilfe bioinformatischer Tools gelöst werden sollen.

Lerninhalt Biologie und Immunologie des Krebses, Genexpressionsvergleich Nichtpatient-Patient, Patient-Patient, Durchführung und Analyse klinischer Tests, MHC-Epitopvorhersage, Krebsepidemiologie, Bearbeitung aktueller Fachliteratur (englisch), Programmierungsaufgaben





Literatur Robert A.Weinberg: The Biology of Cancer


Murphy / Travers / Walport: Immunobiology

Kursskript





Prüfungsvorleistung: Abnahme von Programmieraufgaben Prüfungsleistung: Referat, Klausur



48

BI2009 Multivariate Statistik


Modultitel BI2009 Multivariate Statistik

Dozentin oder Dozent Cemic, F.


Cemic, F.

Qualifikations- und Lernziele Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer kennen die Grundlagen der multivariaten Statistik. Dies umfasst die einschlägigen Verfahren und das Wissen, wie diese anzuwenden sind.

Lerninhalt Faktorenanalyse;

Clusteranalyse;

Hauptkomponentenanalyse;

Regressionsanalyse;

Varianzanalyse



Sprache deutsch


Literatur Backhaus, K; Erichson, B; Plinke, R: Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung; Springer Berlin


Voraussetzungen -



Prüfungsvorleistung: Erfolgreiche Teilnahme an den integrierten Übungen Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung



49

BI2010 Genomics / Proteomics


Modultitel BI2010 Genomics / Proteomics



Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben vertiefte theoretische und anwen-dungsorientierte Fähigkeiten zur Anwendung und Beurteilung komplexer Analysetechniken im Bereich der funktionellen Genom-, Expressions und Proteinanalytik. Sie sind in der Lage, diese in einen Zusammenhang zur Beschreibung des Status von biologischen Systemen zu stellen.

Lerninhalt Vermittlung theoretischer Grundlagen zur Funktionsanalyse genetischer Information: Genom-Projekte, Strategien der Genomsequenzierung;

Methoden der Expressionsanalytik: „differential display“, Reverse PCR und quantitative Real Time-PCR, DNA-Chiptechnologien, SNP-Analytik, Sequenzlängen-Polymorphismen, in situ-Hybridisierung, GFP-Techniken u.a.;

Proteom-Analyse: Probenvorbereitung, Gel-basierende Methoden, Gel-unabhängige Methoden, Quantifizierung, Proteinarrays;

Metabolomics und Systembiologie



Sprache deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS

Literatur Skript zur Vorlesung

Lottspeich, Engels: "Bioanalytik"; Spektrum, Heidelberg

Reece, R.: "Analysis of Genes and Genomes"; (Wiley-VCH, Weinheim

Speicher, D: "Proteome Analysis - Interpreting the Genome"; Elsevier, Amsterdam

Original-Literatur und Reviews zu ausgewählten Themen


Voraussetzungen BI1006 Biochemie 1 BI1009 Biochemie 2 BI1007 Molekularbiologie






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BI2011 Immunanalytik


Modultitel BI2012 Immunanalytik

Dozentin oder Dozent Hemberger, Gokorsch, Lehrbeauftragte


Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben Kenntnisse von humoralen und zellulären Reaktionen des Immunsystems, den Strukturen, Funktionen, Expression der Immunglobuline und den Ag-Ak-Interaktionen.

Sie können diese Kenntnisse auf immunanalytische Verfahren mit Enzym-, Fluoreszenz-, oder elektrochemisch-basierendem Read-out anwenden, quantifizieren und modellieren.

Lerninhalt Vorlesung: Unspezifische Immunabwehr, Antigen-Hapten, Antikörper-Struktur und -Funktionen, Antigen-Antikörper-Interaktionen, Organisation und Expression der Immunglobulin-Gene, Entwicklung, Differenzierung und Funktion der Immunzellen, MHC, Cytokine Komplementsystem, Überempfindlichkeitreaktionen, Transplantationsimmunologie; Immunpräzipitation, Immundiffusion, Immunelektrophoresen, RIA, ELISA

Praktikum: Immunoblots, Immunfluoreszenz, FACS-Methoden, Immunosensoren, Antibody engineering, Anwendung in der Immundiagnostik und Umweltanalytik



Sprache deutsch


Literatur Skripte zur Vorlesung

Mahlke, Janeway, Travers, Walport & Shlomchik: "Immunologie"; Spektrum-Verlag, Heidelberg

Roth, Roitt, Brostoff & Male: "Immunology"; Elsevier, Amsterdam

Raem, Rauch: "Immunoassays"; Spektrum-Verlag, Heidelberg

Praktikumsanleitungen


Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekanntgegebenen Frist zu Beginn des jeweiligen Semesters.


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Prüfungsvorleistung: Zur Klausur wird nur zugelassen, wer am Praktikum mit Erfolg (regelmäßige Teilnahme; mindestens 50% der jeweilig erreichbaren Leistungspunkte) teilgenommen hat; bei Wiederholungsprüfungen werden die Leistungspunkte des Praktikums aus dem vorhergegangenen Prüfungsversuch übertragen, sofern mindestens 50% erreicht wurden. Prüfungsleistung: Klausur: 80%; Praktikumsberichte: 10%; Kolloquium: 10%



52

BI2012 Molecular Interaction


Modultitel BI2013 Molecular Interaction



Hemberger

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben vertiefende theoretische und praktische Fähigkeiten im Bereich von komplexen Analysetechniken zur Beurteilung von biologischen Wechselwirkungen in der Funktionsanalytik von Nukleinsäuren, Proteinen und anderen Biomolekülen. Diese bauen auf biochemischen, biophysikalischen und molekularbiologischen Grundkenntnissen auf.

Lerninhalt RNA-Technologien: Ribozyme, Antisense-Techniken,RNA-Interferenz, Rekombinante Antikörper und Phage-Display, Protein-Protein- und Protein-DNA-Wechselwirkungen in vitro und in vivo, Metagenomics, Pharmakogenomics und Pathogenomics, Protein-Netzwerke, Molekulare Analytik und Diagnostik in Medizin und Forensik ;

Experimentelle Untersuchungen von Protein-DNA und Protein-Protein-Wechselwirkungen (z.B. Bandshift-Assays, Pull-down-Assays, Affinitätschrom., Oberflächenplasmonresonanz).

Im Rahmen des Praktikums werden Anwendungsaufgaben in Form von kleineren Projekten mit Zielvorgabe bearbeitet, ohne Vorgabe der Lösungsstrategie.





Literatur Skripte zur Vorlesung

Micha: "Molecular Interactions"; Wiley, Hoboken

Nagata / Handa: "Real-Time Analysis of Biomolecular Interactions",;Springer, Berlin

Buckin / Funck: "Biomolecular Interactions in DNA and Proteins"; Nova Biomedical Publishers, New York


Voraussetzungen Anmeldung zum Praktikum in der per Aushang oder Internet bekannt gegebenen Frist zu Beginn des jeweiligen Semesters.



Prüfungsvorleistung: Zur Klausur wird nur zugelassen, wer am Praktikum mit Erfolg teilgenommen hat. Bei Wiederholungsprüfungen werden die Leistungspunkte des Praktikums aus dem vorhergegangenen Prüfungsversuch übertragen, sofern mindestens 50% erreicht wurden. Prüfungsleistung: Klausur: 70%, Praktikum: 30%



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BI2013 Einführung ins Molecular Modelling

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel BI2013 Einführung ins Molecular Modelling Dozentin oder Dozent Dominik, A. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Dominik, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen und verstehen wichtige Methoden und Werkzeuge zum Computer-gestütztem Design von Arzneistoffen (Molecular Modelling). Sie können geeignete Methoden für unterschiedliche Problemstellungen auswählen und anwenden.

Lerninhalt Typen von Arzneistoffen (Biologics, SMOLs)

Ligandbasiertes Designs von SMOLs

Strukturbasiertes Designs von SMOLs

Design therapeutisch anwendbarer Biomoleküle

Aktuelle Entwicklungen

Beilspiele durch gezieltes Design gefundener Arzneistoffe

Design eigener Arzneistoffe

Anwendung von Softwarewerkzeugen (kommerziell und aus der Public Domain) und Programmierung eigener Tools.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, englisch Lehrformen Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS Literatur Gerhard Klebe: Wirkstoffdesign: Entwurf und Wirkung von

Arzneistoffen


Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 90 Stunden, davon etwa 30 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen BI1008 Bioinformatik 1

MN1012 Chemie 1 und MN1015 Chemie 2 MN1013 Physik 1 und MN1014 Physik 2

Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: Klausur

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach §9 der Prüfungsordnung Häufigkeit des Angebots Jährlich

54

BI2014 Proteinkristallographie


Modultitel BI2014 Proteinkristallographie

Dozentin oder Dozent Bergner, Andreas


Dominik, Andreas

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen und verstehen die physikalischen Grundlagen der Proteinstrukturaufklärung durch Röntgenstrukturanalyse (Proteinkristallograpie), sowie den Gesamtprozess von der Kristallisation bis zur Strukturverfeinerung. Sie verstehen den kristallographischen Bau eines Strukturmodels als Rekonstruktionsprozess, und die damit verbundenen methodischen Grenzen. Sie können mit Hilfe von Public Domain Software die Qualität eines Proteinstrukturmodels aus kristallographischer Sicht für den Einsatz z.B. im Drug Design abschätzen.

Lerninhalt Kristallaufbau, Kristallklassen, Symmetrie

Röntgenbeugung an Kristallen, Auflösung, Strukturfaktoren, Phasenproblem

Übersicht über den Prozess zur Lösung einer Proteinstruktur (Kristallisation, Datensammlung und -auswertung, Phasierung, Verfeinerung)

Anwendung eines Softwarewerkzeugs (COOT, aus der Public Domain) zur Qualitätsprüfung von Strukturen anhand der visuellen Inspektion von Elektronendichten


Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, englisch


Literatur Vorlesungsunterlagen

COOT Tutorial und Publikation

Wlodawer, FEBSJ, 2007


Voraussetzungen MN1012 Chemie 1, MN1015 Chemie 2, BI1006 Biochemie 1



Prüfungsvorleistung: Abnahme der Übungsaufgaben Prüfungsleistung: Schriftliche oder mündliche Prüfung



55

BI2015 Next Generation Sequencing

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel BI2015 Next Generation Sequencing Dozentin oder Dozent Cemič, F., Hain T. Dominik A. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Cemič, F.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die modernen Sequenzierverfahren der zweiten und dritten Generation und erwerben praktische Fähigkeiten bei der Durchführung eines RNAseq-oder ähnlichen NGS-Experiments mit einem Sequenzierverfahren der dritten Generation

Lerninhalt NGS-Verfahren

Probenpräparation

Sequenzierung

Analyse der NGS-Daten

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch, Lehrformen Praktikum mit Seminar, 4 SWS Literatur Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen Bioinformatik 1-3 Verwendbarkeit Bachelor Bioinformatik Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsvorleistung: Erfolgreiche Praktikumsteilnahme Prüfung: mündliche Prüfung


56

Projektphase und Bachelorarbeit

57

CS3004 Projektphase


Modultitel CS3004 Projektphase



Roos, A.

Qualifikations- und Lernziele Die Ziele der Projektphase sind in der Ordnung für die Projektphase geregelt. Die Studierenden können selbstständig ein Thema nach wissenschaftlichen Gesichtspunkten bearbeiten. Sie haben Einblicke in die organisatorischen Strukturen und betriebswirtschaftlichen Abläufe der Ausbildungsstelle und sind auf die Anforderungen der Bachelorarbeit vorbereitet.

Lerninhalt Das Projekt kann in der beruflichen Praxis in Zusammenarbeit mit Partnern durchgeführt werden, aber auch als Projekt am Fachbereich. Die Projektphase findet in enger Abstimmung mit der betreuenden Dozentin oder dem betreuenden Dozenten und dem Referat für Wirtschafts- und Hochschulbeziehungen statt und wird vom Projektseminar (CS3005) begleitet. Die Lerninhalte und Aufgabenstellungen werden individuell vor Beginn der Projektphase definiert und festgelegt. In der Projektphase sollen die Studierenden studiengangsadäquate berufsqualifizierende Tätigkeiten zur Vorbereitung auf das künftige Berufsfeld ausüben. Die Studierenden sollen eine praktische Ausbildung an fest umrissenen, konkreten Projekten erhalten, die inhaltlich der Studienrichtung des Bachelorstudiums entsprechen.



Sprache Deutsch

Lehrformen Praktikum 2 SWS

Literatur Berufs- und Karriere-Planer, IT und e-business; Gabler Verlag

Weitere Literatur wird jeweils bei Beginn des Projekts besprochen


Voraussetzungen CS1023 Softwaretechnik-Projekt oder BI1004 Softwaretechnik-Praktikum, Teilnahme an 2 Informationsveranstaltungen des Außenreferats; Zulassung laut Anlage 4 der Prüfungsordnung.



Prüfungsleistung: Präsentation der Ergebnisse und schriftlicher Bericht

Bewertung, Note unbenotet


58

CS3005 Projektseminar


Modultitel CS3005 Projektseminar



Renz, B.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können die Ergebnisse ihrer Projektphase in einer klar strukturierten Weise darstellen. Sie können komplexe Sachverhalte gut erläutern.

Lerninhalt Der Inhalt des Projektseminars ergibt sich aus den Inhalten der Projektphase (CS3004); darüber hinaus bezieht das Projektseminar die praktischen Erfahrungen auf die Kenntnisse aus dem Studium zurück.



Sprache Deutsch


Literatur Wird jeweils bei Beginn des Projekts besprochen


Voraussetzungen CS3004 Projektphase und das Projektseminar werden in der Regel im gleichen Semester gemeinsam absolviert.



Prüfungsleistung: Präsentation



59

CS3006 Bachelorarbeit mit Kolloquium


Modultitel CS3006 Bachelorarbeit mit Kolloquium



Renz, B.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden wenden die im Studium erworbene Fachkompetenz in einer praktischen Aufgabe an und zeigen damit ihre Fähigkeit der Übertragung der Kenntnisse der Informatik auf konkrete Fragestellungen.

Lerninhalt Die Bachelorarbeit umfasst:

Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit und Methodik;

Anwendung theoretisch-analytischer Fähigkeiten auf eine konkrete Fragestellung;

Beweis intellektueller und sozialer Kompetenz in der Bewältigung der Aufgabenstellung Die Bachelorarbeit kann in deutscher oder englischer Sprache verfasst werden.



Sprache Deutsch

Lehrformen

Literatur Hängt vom jeweiligen Thema ab


Voraussetzungen CS3004 Projektphase und Voraussetzungen laut Prüfungsordnung



Prüfungsleistung: Bachelorarbeit mit Kolloquium



60

CS1024 Internetbasierte Systeme


Modultitel CS1024 Internetbasierte Systeme

Dozentin oder Dozent Letschert, T..; Jäger, M.;


Jäger, M

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben:

grundlegende Kenntnisse Client- und Server-seitiger Web-Programmierung und der dabei verwendeten Standards (insbesondere im Umfeld XML und HTML).

technisches Verständnis der Architekturen der gängigen Webapplikations- Typen. Fähigkeit zum kritischen Review von Architekturvorschlägen

Lerninhalt Basiswissen Web-Programmierung (HTML, CSS, XML, DOM, Client- und Server-seitige Programmiersprachen)

Grundlagen des Web-Frameworks JEE

optionale Exkurse zu verwandten Themen: z.B. SOA, kryptographische Verfahren und Protokolle, ökonomische und rechtliche Grundlagen im Internet-Handel



Sprache Deutsch


Literatur H. Balzert: Basiswissen Web-Programmierung

M. Merz: E-Commerce und E-Business dpunkt-Verlag

R. W. Sebesta: Programming the World Wide Web

T. Stark: Java EE 5


Voraussetzungen CS1016 Programmierung interaktiver Systeme (PIS)






61

CS2303 Software-Ergonomie


Modultitel CS2303 Software-Ergonomie

Dozentin oder Dozent Meyer zu Bexten, E.; Zinke, J.;


Meyer zu Bexten, E.;

Qualifikations- und Lernziele Die Teilnehmenden wissen über die Grundlagen, Richtlinien, Normen und Werkzeuge zur Entwicklung benutzerfreundlicher grafischer Oberflächen und Websites.

Lerninhalt Geschichtliche Entwicklung der Rechnerbenutzung, Grundlagendefinition, Benutzungsschnittstellen

Software-Ergonomie als Wissenschaft: Gestaltungsprinzipien, Software-Ergonomie als Interdisziplinäres Gebiet

Physiologie der menschlichen Informationsverarbeitung: Sinne des Menschen, Modelle menschlicher Informationsverarbeitung,Reizübertragung und Speicherung, Psychologie der visuellen Wahrnehmung, Gedächtnis und mentale Modelle

Handlungsprozesse: Eigenschaften menschlichen Handelns, Fehler in Handlungsprozessen

Ein-/Ausgabe-Ebene: Hardware für die Interaktion, Ein-/Ausgabeebenen für Behinderte, Interaktionselemente, Gruppierung von visueller Information

Dialog-Ebene: Interaktionsstile, Dialogarten, Gestaltung des Dialogs, Anwendungsabhängige Dialoge

Benutzerunterstützung: Fehlermanagement, Multimedia, Hypermedia, Klassifikation von Hilfesystemen

W3C & Barrierefreiheit



Sprache Deutsch


Literatur H. Balzert u.a.: Grundwissen 1/2 Einführung in die Software-Ergonomie de Gruyter

A. M. Heinecke: Mensch-Computer-Interaktion Hanser

B. Shneiderman: Designing the user interface: Strategies for effectiv human Computer interaction Addison Wesley

J. E. Hellbusch: KnowWare Extra, Barrierefreies Webdesign KnowWare Verlag

M. Herczeg: Software-Ergonomie, Grundlagen der Mensch-Maschine Kommunikation Addison-Wesley


Voraussetzungen CS1016 Programmierung interaktiver Systeme CS1021 Softwaretechnik


Voraussetzung für die Vergabe

62

von Creditpoints / zu erbringende Leistungen

Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung


Häufigkeit des Angebots jährlich

63

CS2304 Refactoring


Modultitel CS2304 Refactoring

Dozentin oder Dozent Quibeldey-Cirkel, K.;


Quibeldey-Cirkel, K.;

Qualifikations- und Lernziele Refactoring ist eine Methode, um die Struktur schlecht geschriebener Software zu verbessern, ohne ihr funktionales Verhalten zu ändern. Die Studierenden erlernen diese neue Herangehensweise an die objektorientierte Programmierung, die ihre Selbstsicherheit fördert und die Qualität ihres Codes sichert. Am Ende der praktischen Übungen zur Vorlesung werden sie durch werkzeuggestütztes Refactoring ihre persönliche Code-Produktivität deutlich steigern können.

Lerninhalt Reverse Engineering und Software-Metriken

Methoden der Code-Sanierung

Prinzipien des Refactoring

Test-First-Ansatz mit dem xUnit-Framework

Refactoring mit der Open-Source-IDE Eclipse

Refactoring-Kataloge: „Bad Smells“ im Code



Sprache Deutsch

Lehrformen Praktikum 1 SWS Seminar 1 SWS Online-Planspiel 2 SWS

Literatur M. Fowler: Refactoring: Improving the Design of Existing Code. Addison-Wesley Professional.

R. C. Martin: Working Effectively with Legacy Code. Prentice Hall.

J. Kerievsky: Refactoring to Patterns. Addison-Wesley Longman.

R. C. Martin: Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship. Prentice Hall International.


Voraussetzungen CS1023 Softwaretechnik-Projekt



Prüfungsvorleistung: 1 anerkannte Hausübung Prüfungsleistung: Klausur oder Projektarbeit



64

CS2305 Web-Basics


Modultitel CS2305 Web-Basics

Dozentin oder Dozent Kneisel, P.; Karry, M.;


Kneisel, P.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die technologischen Grundlagen der modernen Web-Programmierung kennen. Im Vordergrund stehen XHTML, CSS, PHP5 und PostgreSQL für die Programmierung interaktiver datenbankgestützter Websites.

Lerninhalt XHTML-Grundlagen

CSS-Grundlagen

Barrierefreies Webdesign, WAI-Richtlinien

Objektorientiertes Programmieren mit PHP5

Klassentest mit PHPUnit

Datenbank-Programmierung mit PostgreSQL und PHP5

Modularisierung großer PHP-Applikationen



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 1 SWS Praktikum 1 SWS Online-Planspiel 2 SWS

Literatur B. Daum, S. Franke, M. Tilly: Web-Entwicklung mit Eclipse

W3C-Spezifikationen


Voraussetzungen CS1023 Softwaretechnik-Projekt



Prüfungsvorleistung: 1 anerkannte Hausübung Prüfungsleistung: Klausur oder Projektarbeit



65

CS2306 Grundlagen der Computergrafik


Modultitel CS2306 Grundlagen der Computergrafik

Dozentin oder Dozent Christidis, A.;


Christidis, A.;

Qualifikations- und Lernziele Die Teilnehmenden sind in der Lage, ausgehend von einer C-Funktion, die einen Bildpunkt (Pixel) an einer beliebigen Position eines Bildschirms setzt, eine Software-Bibliothek zu erstellen, mit der, mathematisch exakt und echtzeitfähig, dreidimensionale Objekte geladen, gespeichert, animiert und perspektivisch korrekt dargestellt werden. Zudem können sie dieselben Funktionalitäten mit dem industriellen Grafik-Standard OpenGL erzeugen.

Lerninhalt Farbe, Helligkeit, Kontrast, Raum, deren Wahrnehmung und Codierung

3D-Kurven, -Flächen

Modellierung mit Polygonen und Dreiecken

Texturierung

Schattierungsverfahren

Beleuchtungsmodelle

Grafik-Pipeline

Animation: Bewegung von Augenpunkt, Objekten, Gelenken

Virtuelle Realität



Sprache Deutsch


Literatur F. S. Hill jr.: Computer Graphics Using Open GL Prentice Hall

A. Watt: 3D-Computergrafik Pearson Studium

D. Shreiner, M. Woo, J. Neider, T. Davis: „OpenGL Programming Guide” („The Red Book“), Addison Wesley Professional

J. D. Foley, A. van Dam, St. K. Feiner, J. F. Hughes: „Computer Graphics: Principles and Practice in C“, Addison-Wesley

E. Angel: „Interactive Computer Graphics: A Top-Down Approach Using OpenGL“, Addison-Wesley

A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker: „Computergrafik und Bildverarbeitung“, Vieweg Verlag


Voraussetzungen CS1016 Programmierung interaktiver Systeme


Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu

Prüfungsvorleistung: 3 anerkannte Hausübungen Prüfungsleistung: Klausur oder Prüfungsgespräch

66

erbringende Leistungen



67

CS2310 Mensch-Maschine-Kommunikation


Modultitel CS2310 Mensch-Maschine-Kommunikation

Dozentin oder Dozent Bachmann, W.;


Bachmann, W.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verstehen die interdisziplinäre Bedeutung der Mensch-Maschine-Kommunikation kennen und können aktuelle Gestaltungsprinzipien und technische Möglichkeiten zur Gestaltung von Benutzungsoberflächen (Internet-Design) nutzen.

Lerninhalt Informationsverarbeitung, Wissensdarstellung

Technische Interaktionsmodelle

Kommunikationsmodelle

Electronic-Publishing im Internet

Server-Client-Protokolle

Gestaltung von Benutzeroberflächen



Sprache Deutsch


Literatur W. Bachmann: Manuskript zur Veranstaltung


Voraussetzungen CS1022 Betriebssysteme CS1018 Konzepte systemnaher Programmierung



Prüfungsvorleistung: studienbegleitendes Praktikum Prüfungsleistung: Klausur



68

CS2311 Methoden der KI


Modultitel CS2311 Methoden der KI

Dozentin oder Dozent Geisse, H.; Mursina, L.;


Geisse, H.;

Qualifikations- und Lernziele Die Teilnehmenden kennen die Grundlagen von Expertensystemen und verstehen die Funktionsweise einer Expertensystem-Shell. Sie sind in der Lage, Regelwerke für kleinere Problembereiche selbständig zu erstellen.

Lerninhalt Aussagenlogik, Prädikatenlogik 1. Stufe, prozedurales und deklaratives Wissen, Wang-Algorithmus, Unifikation, Klauseln, Resolution, Beweis durch Widerspruch, Produktionssysteme, Horn-Klauseln, Vor- und Rückwärtsverkettung, Schlussfolgern mit Ungewissheit, Aufbau von Expertensystemen, Implementierung einer kleinen Shell, Anwendung der Shell auf ein Logik-Spiel



Sprache Deutsch


Literatur P.H. Winston: Artificial Intelligence, Addison-Wesley

P. Jackson: Introduction to Expert Systems, Addison-Wesley

J.C. Giarratano, G.D. Riley: Expert Systems: Principles and Programming, Course Technology








69

CS2313 Open-Source-Programmierwerkzeuge


Modultitel CS2313 Open-Source-Programmierwerkzeuge

Dozentin oder Dozent Ulbrich, N.;


Geisse, H.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, eine Versionsverwaltung einzurichten und zu nutzen. Sie kennen geeignete Verfahren, um Fehler in Programmen zu lokalisieren, zu analysieren und zu beheben. Sie verwenden und kombinieren UNIX-Tools für einfache und komplexere Aufgaben.

Lerninhalt Versionsverwaltung

Debugging und Fehlersuche

Hilfsprogramme (find, grep, sed, ...) und ihre Kombination durch die Shell



Sprache Deutsch


Literatur A. Zeller, J. Krinke: Open-Source-Programmierwerkzeuge, dpunkt.verlag

C.M. Pilato, B. Collins-Sussman, B.W. Fitzpatrick: Versionskontrolle mit Subversion, O'Reilly

E. Quigley: UNIX Shells by Example, Prentice-Hall

P. Van Der Linden: Expert C Programming, SunSoft Press


Voraussetzungen CS1018 Konzepte systemnaher Programmierung



Prüfungsvorleistung: Studienbegleitendes Praktikum Prüfungsleistung: Klausur


Häufigkeit des Angebots nach gesonderter Ankündigung

70

CS2314 Softwareentwicklungsprozesse


Modultitel CS2314 Softwareentwicklungsprozesse

Dozentin oder Dozent Kneisel, P.;


Kneisel, P.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierende sind in der Lage alle relevanten Phasen und damit verknüpften Tätigkeiten in einem realen Softwareentwicklungsprojekt einzubringen. Dabei wird anhand eines typischen Softwareentwicklungsprozesses erläutert, welche Prozessschritte von der Kundenanfrage, über die Umsetzung bis hin zur Wartung durchgeführt werden. Daneben werden soziale, Methoden- und Organisationskompetenzen vermittelt

Lerninhalt Übersicht und Einführung in ein typisches Softwareentwicklungsprojekt

Der Kunde fragt an: Inhalte, Aufwand, Angebot

Der Kunde beauftragt: Requirements, Planung, Prototyping

Wie entwickeln: Architektur, Design, Implementierung, Integration

Wir sind fertig: Test, Bugs, Abnahme, Einführung, Wartung

Daneben:

Organisationsstrukturen und Projektrollen

Motivation, Konflikte, Komunikation, Kreativität



Sprache Deutsch


Literatur H.J.Schmelzer, W.Sesselmann: "Geschäftsprozessmanagement in der Praxis. Kunden zufrieden stellen, Produktivität steigern, Wert erhöhen"; Hanser-Verlag


Voraussetzungen CS1021 Softwaretechnik CS1023 Softwaretechnik-Projekt



Prüfungsleistung: Klausur oder Fachgespräch


Häufigkeit des Angebots nach gesonderter Ankündigung

71

CS2318 Komponenten & Frameworks (KF)


Modultitel CS2318 Komponenten & Frameworks (KF)

Dozentin oder Dozent Henrich, W.; Renz, B.;


Henrich, W.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verstehen den Aufbau moderner Frameworks für die Anwendungsentwicklung und können Komponenten für das .NET Framework entwickeln. Die Studierenden kennen Komponentenarchitekturen und existierende Komponentenmodelle. Die Studierenden sind in der Lage Kenntnisse in der objektorientierter Programmierung selbständig zu vertiefen.

Lerninhalt Teil I: Grundlagen

Techniken der Software-Wiederverwendung

Prinzipien von Frameworks

Komponenten und komponentenbasierte Entwicklung

Architektur komponentenbasierter Systeme

Teil II: Anwendung

Der Aufbau des .NET Frameworks

.NET Komponenten

Verteilte Komponenten und .NET Remoting

Datenzugriff mit ADO.NET

XML

Oberflächen mit WinForms

Oberflächen mit WebForms

Web Services



Sprache Deutsch


Literatur C. Szyperski: Component Software: Beyond Object-Oriented Programming Addison-Wesley

D. Schmidt, M. Stal, H. Rohnert, F. Buschmann: Pattern-Oriented Software Architecture Volume 2: Patterns for Concurrent and Networked Objects Wiley

T. Thai, H. Q. Lam: .NET Framework Essentials: Introducing the .NET Framework O'Reilly

J. Liberty: Programming C# O'Reilly

Microsoft Corp.: Microsoft Developers Net


Voraussetzungen CS1016 Programmierung interaktiver Systeme (PIS)





72

Bestimmungen


73

CS2319 Rechnerarchitektur (RA)


Modultitel CS2319 Rechnerarchitektur (RA)

Dozentin oder Dozent Eichner, L.; Müller, B.; Wüst, B.;


Müller, B.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verfügen über ein fundiertes, anwendungsorientiertes Wissen über den prinzipiellen Aufbau und die Arbeitsweise von Rechnern sowie die wesentlichen Komponenten und Konzepte moderner Rechner.

Lerninhalt Grundlagen und Technologie digitaler Schaltungen

Der Prozessor: Befehlsatzarchitektur, Datenpfad mit ALU, Steuerung und Mikroprogrammierung

Speicherarchitektur und Speichertechnologien

Bussysteme

Ein-/Ausgabe und Rechnerperipherie

Parallele Rechnerarchitekturen

Leistungsbewertung



Sprache Deutsch


Literatur H. Herlod, B. Lurz, J. Wohlrab: Grundlagen der Informatik, Pearson Studium

A. S. Tanenbaum: Computerarchitektur, Pearson

A. Patterson, J. Hennessy, J. L. Hennessy: Computer Organization and Design: The Hardware Software Interface, Morgan Kaufmann Pub.

K. Wüst: Mikroprozessortechnik Vieweg,

Aktuelle Computerzeitschriften


Voraussetzungen

Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik





74

CS2320 Ruby On Rails

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2320 Ruby On Rails Dozentin oder Dozent Müller, F Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Müller, F

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind vertraut mit dem datenbankbasierten Web-Applikationen-Framework Ruby On Rails. Sie können eine Web-Anwendung selbst entwickeln.

Lerninhalt 1. Einführung in Ruby

Grundlagen

Ein-/Ausgabe

Klassen, Objekte, Variablen

Container, Blöcke und Iteratoren

Module

2. Einführung in Ruby On Rails

Grundlagen

Rails-Projekte erstellen

Templatesystem mit ActionView

Steuerzentrale mit ActionController

Datenbankzugriff mit ActiveRecord

Scaffolding

Ajax on Rails

RESTful Rails und Webservices

Plugins

3. Erstellung einer Web-Applikation mit Ruby On Rails

Kleingruppenarbeit (1-3 Mitglieder)

Dokumentation

Präsentation

Kurzbeschreibung (ca. 20 Worte)

Ruby On Rails ist eine Einführung in die objektorientierte Programmiersprache Ruby und das Framework selbst kompakt in 2 Wochen.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Praktikum 2 SWS Literatur D. Thomas, C. Fowler, A. Hunt Programming Ruby, The

Pragmatic Programmers

H. Morsey, T. Otto Ruby On Rails 2 Das Entwickler-Handbuch, Galileo Computing

S. Ruby, D.Thomas, D. Heinemeier Hanson Agile Web Development with Rails, The Pragmatic Programmers

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen Eigenes Notebook

Grundlegende HTML-Kenntnisse

Grundlegende CSS- Kenntnisse

Kenntnisse in objektorientierter Programmierung

Kenntnisse über Datenbanken Management Systeme

75

Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik; Bachelor Bioinformatik; Bachelor Medizinische Informatik


Prüfungsvorleistung: Entwicklung einer Web-Anwendung in Kleingruppen Prüfung: Dokumentation und abschließender Präsentation


76

CS2323 Entwicklung webbasierter Software

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2323 Entwicklung Webbasierter Software Dozentin oder Dozent Karry, M. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Kneisel, P.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen mindestens zwei der aktuell gängigen Technologien zum Entwickeln von Webbasierter Software und können diese richtig einsetzen. Vor- und Nachteile dieser Technologien sind bekannt und dienen bei zukünftigen Projekten der Entscheidungsfindung.

Lerninhalt HTTP Protokoll

PHP 5.3

Java Servlets

Webservices

Vergleich zwischen PHP und Java Servlets

Datenbankanbindung

Kollaborationsprobleme erkennen und beheben

Performance

Webserver


Die Studierenden lernen PHP und Java-Servlets effektiv in webbasierter Software einzusetzen und die geeignete Technologie für ihre Projekte zu finden.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Praktikum 2 SWS Literatur Java EE 5;Thomas Stark; Addison-Wesley Verlag

PHP Originaldokumentation www.php.net

JEE Originaldokumentation

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen CS1020 Datenbanksysteme

CS1024 Internetbasierte Systeme Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor

Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik; Bachelor Bioinformatik; Bachelor Medizinische Informatik


Prüfungsvorleistung: Vortrag oder Programmieraufgabe Prüfung: Projekt


1.

http://www.php.net/

77

CS2324 Systemprogrammierung

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2324 Systemprogrammierung Dozentin oder Dozent Christidis, A.; Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Christidis, A.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden wissen um typische C-Programmiertechniken zur Anmeldung und Interaktion von Programmen innerhalb von Software-Plattformen und -Umgebungen, zur Erzeugung und Behandlung von Ereignissen, zur Implementierung von Fenstersystemen, zur Behandlung von Blockierungsarten und zur Einrichtung von Threads.

Lerninhalt Zeiger auf lokale und globale Variablen, Strukturen und Funktionen, Callbacks

Ereignisse, Timer

Fenstersysteme, Echtzeitaspekte

Prozess-Interaktion, -Kommunikation, -Blockierung, -Synchronisation

Einführung in die Thread-Programmierung (unter Windows)


Aspekte der Struktur und Funktionsweise von Software-Plattformen und -Umgebungen

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWS Literatur H.Schildt: „C Ent-Packt“, mitp

Andrew S. Tanenbaum: „Modern Operating Systems“ Prentice Hall

Ch. Petzold: „Windows Programmierung“ Microsoft Press

Vorlesungsfolien und Programmbeispiele (Homepage)

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen Programmieren, vorzugsweise in C Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor

Medieninformatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik, Bachelor Bioinformatik, Bachelor Medizinische Informatik


Prüfungsvorleistung: keine (Bonus aufgrund anerkannter Übungen möglich) Prüfung: Klausur (bei Nichtbestehen: Prüfungsgespräch)

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der Prüfungsordnung Häufigkeit des Angebots jährlich

2.

78

CS2326 Einführung in die Bildverarbeitung


Modultitel CS2326 Einführung in die Bildverarbeitung



Christidis, A.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die wichtigsten Prinzipien der Bildverarbeitung und deren Anwendungen.

Lerninhalt Bilddigitalisierung, Abtasttheorem

Pixel- / Globale Operationen

Bildtransformationen im Orts- und Frequenzbereich

Lineare / Nichtlineare Bildfilterung

Segmentierung

Konturen-Extraktion

Kurzbeschreibung Algorithmen und Rechenverfahren zur Bildverbesserung, Ansätze zur Bildauswertung und Merkmalsextraktion



Sprache Deutsch


Literatur R. C. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing Prentice Hall

J. C. Russ: The Image Processing Handbook IEEE Press


Voraussetzungen Numerik, Programmieren (vorzugsweise in C)



Prüfungsvorleistung: einzelne anerkannte Hausübungen Prüfungsleistung: Klausur



79

CS2327 Content Management Systeme: Konzepte und Realisierung

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2327 Content Management Systeme: Konzepte und

Realisierung Dozentin oder Dozent Karry Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Kneisel

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die aktuellen Paradigmen der gängigen Webbasierter-CMS. Die Studierenden haben einen Überblick über die gängigen Implementierungen von CMS, können diese bewerten und sind in der Lage ein eigenes Konzept zu planen und zu implementieren.

Lerninhalt PlugIn-Konzepte (Modularisierung)

Gruppen-/Rollenkonzepte

Dateiverwaltung in einem CMS

Trennung von Design und Daten

Anforderungen an CMS-Frameworks

Sessionmanagment

Wichtige Patterns

Anforderungen an ein CMS aus Sicht der User, Administratoren, Redakteure und Entwickler


Die Studierenden lernen die Kernkomponenten und Aufgaben eins CMS kennen. Sie sind in der Lage, bestehende CMS zu bewerten und können eigene CMS planen.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWS Literatur Alex Kempens Das Joomla! Entwicklerhandbuch Addison-

Wesley

Patrick Lobacher TypoScript Kurz & Gut O' Reilly

Eric & Elisabeth Freeman Head First – Design Patterns O' Reilly

Christian Wenz JavaScript & Ajax Galileo Computung

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen CS1020 Datenbanksysteme

CS1024 Internetbasierte Systeme Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor



Prüfungsvorleistung: Vortrag mit Ausarbeitung Prüfung: Projekt


80

CS2331 Geschäftsprozessmodellierung und –implementierung am Beispiel SAP

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2331 Geschäftsprozessmodellierung und -implementierung

am Beispiel SAP Dozentin oder Dozent Hamel Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Kaufmann

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können betriebliche Geschäftsprozesse eigenständig erheben, dokumentieren, analysieren und optimieren. Sie kennen wesentliche Konzepte zur Einführung und zum Projektmanagement für ERP-Systeme und implementieren integrierte betriebliche Prozesse in einem ERP-System.

Lerninhalt Verstehen, mit welchen Herausforderungen Unternehmen heute konfrontiert sind und lernen, wie BPM heutige und zukünftige Anforderungen in Unternehmen lösen kann.

Verstehen, woher die Idee der Prozessorientierung stammt sowie welche anderen Managementkonzepte existieren.

Notwendigkeit des Einsatzes von Beschreibungsmethoden im Rahmen der GP-Strategie.

Modellierungstechniken zum Erstellen von statischen und dynamischen betrieblichen Modellen kennen lernen.

Verstehen, welche Merkmale einen Geschäftsprozess kennzeichnen.

Die Rolle der IT im BPM kennen lernen.

Verstehen, wie die Umsetzung der Unternehmensstrategie in den Geschäftsprozessen gewährleistet wird.

Verstehen, welche Rolle das Prozesscontrolling im BPM spielt.

Verstehen, welchen Zweck Modellierung im BPM hat und lernen, wie man modelliert

Verstehen, wie eine Geschäftsprozessanalyse abläuft

Die Bedeutung ereignisgesteuerter Prozessketten in integrierten Anwendungssystemen erkennen.

Die Bedeutung der verschiedenen Beschreibungsebenen von GP verstehen.

Modellierungs- und Einführungswerkzeuge im Umfeld von integrierten Anwendungssystemen kennen lernen.

GP in den einzelnen Modulen und Komponenten analysieren und testen.

Einführungsstrategien und -projekte verstehen. Die Implementierung der GP im Customizing des SAP IMG nachvollziehen.

Kurzbeschreibung (ca. 20 – 30 Worte)

Geschäftsprozessmanagement ist eine zentrale betriebswirtschaftliche Strategie, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und die Unternehmensprobleme zu lösen. In integrierten Anwendungssystemen ist diese Konzeption bestimmende Orientierung in allen Modulen und Komponenten.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWS

81

Literatur Hohmann, Peter: Geschäftsprozesse und integrierte Anwendungssysteme: Prozessorientierung als Erfolgskonzept, Köln

Schmelzer/Sesselmann: Geschäftsprozessmanagement in der Praxis, 5. Auflage, München, Wien

Scheer, August-Wilhelm: Wirtschaftsinformatik, Studienausgabe 2. Auflage, Berlin

Teufel/Röhricht/Willems: SAP-Prozesse – Planung, Beschaffung und Produktion, München 2000

Teufel/Röhricht/Willems: SAP-Prozesse – Vertrief und Customer Service, München 2000

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen keine Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik;

Bachelor Medizinische Informatik; Bachelor Wirtschaftsinformatik; Bachelor Ingenieur-Informatik; Bachelor Bioinformatik; Bachelor Medieninformatik


Prüfungsleistung: Klausur oder Fallstudie


82

CS2332 Plattformunabhängige Software mit Java

Studiengang Bachelor of Science Informatik Modultitel CS2332 Plattformunabhängige Software mit Java Dozentin oder Dozent Scheer, Manfred Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Scheer, Manfred

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können eine Software nach strengen objektorientierten Prinzipien, die konfigurierbar, mehrsprachig und unabhängig vom Entwicklungswerkzeug unter allen gängigen Betriebssystemen kompilierbar und ablauffähig ist, erstellen.

Lerninhalt Grafische Benutzeroberflächen mit Controller, MVC, Pakete, Verarbeitung von Datenströme, Codierung, Konfigurierbarkeit, Internationalisierung, Lokalisierung, Buildprozess, Grundprinzipien der objektorientierten Programmierung.


Plattformunabhängige, konfigurierbare, lokalisierbare Software mit Java.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Seminaristischer Unterricht 2 SWS Literatur Krüger, Guido: Handbuch der Java-Programmierung.

Addision-Wesley

Ullenboom, Christian: Java ist auch eine Insel. Galileo Computing

Lahres, Bernhard; Rayman, Gregor: Praxisbuch Objektorientierung. Galileo Computing

Martin, Robert C.: Clean Code. Refractoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code. Heidelberg u.a. (mitp-Verlag)

Deitsch, Andrew; Czarnecki, David: JAVA Internationalization. Sebastopol u.a. (O'Reilly Verlag)

Reineke, Detlef; Schmitz, Klaus-Dirk (Hrsg.): Einführung in die Softwarelokalisierung. Tübingen (Gunter Narr Verlag)

Matzke, Bernd: Ant. Eine praktische Einführung in das Java-Build-Tool. Heidelberg (dpunkt Verlag)

Creditpoints/Arbeitsaufwand 3 CrP; 90 Stunden, davon etwa 30 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen Einführung in die objektorientierte Programmierung,

Programmierung interaktiver Systeme. Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor



Prüfungsvorleistung: akzeptierte Projektarbeit, aktive Mitarbeit Prüfung: Präsentation und Fachgespräch


83

CS2333 Funktionale Programmierung


Modultitel CS2333 Funktionale Programmierung Dozentin oder Dozent Ulbrich, N. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Geisse, H.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, das Paradigma der funktionalen Programmierung auf eigene Softwareprojekte anzuwenden. Sie haben weitgehenden Einblick in die Konzepte einer funktionalen Programmiersprache. Die Studierenden sind fähig, komplexe Probleme zu zerlegen, funktional auszudrücken und zu validieren. Sie verstehen den theoretischen Hintergrund und können das Gelernte auf andere Sprachen übertragen.

Lerninhalt Lambda-Kalkül

Closures

Currying

Rekursion

Funktionen höherer Ordnung

Referenzielle Transparenz

Generatoren/unendliche Streams

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWS Literatur Lothar Piepmeyer: Grundkurs funktionale Programmierung mit

Scala, Hanser

Martin Odersky: Programming in Scala, Artima

Bird, Scruggs, Mastropieri: Introduction to Functional Programming, Prentice Hall

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen CS1013 Objektorientierte Programmierung

CS1017 Algorithmen und Datenstrukturen Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor



Prüfungsvorleistung: Durchführung eines Programmierprojekts mit funktionaler Programmierung in Gruppen Prüfung: Klausur - oder alternativ mündliche Prüfung (je nach Teilnehmerzahl)


84

CS2334 Serverarchitektur und Virtualisierung

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel CS2334 Serverarchitektur und Virtualisierung Dozentin oder Dozent Foerster, J. Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Foerster, J.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis der Begriffe „Virtualisierung“ und „Cloud Computing“ in Verbindung mit Auswahl, Beschaffung und Einsatz der einzelnen Komponenten dieser Bereiche. Die Studierenden kennen Grundlagen der Serverarchitektur. Sie können:

- Grundlagen der Serverarchitektur Informationsbeschaffung über aktuelle Konzepte

- Bedarfsanalysen von bestehenden Strukturen - Konzeptentwicklung für Konsolidierung oder

Neubeschaffung - Aufbau und Ablauf der Umsetzung - Implementierung von Virtualisierungsumgebungen - Umsetzung von „Best Practice“ Vorgaben - Kenntnisse über HA, DRS, DR

Lerninhalt - Serverkomponenten - Konzepte der Virtualisierung - Konzepte des „Cloud Computing“ - Arten der Storageanbindungen (FC, iSCSI, Ethernet) - Arten von Storage-Arrays und deren Vor- und Nachteile - Unterschiede in der Serverarchitektur und deren Einsatz

in der Virtualisierung - Projektplanung - Umsetzen von Projekten - Projektdokumentation


Die Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen, sich in der realen und virtuellen Rechnerwelt zu orientieren. Anhand von Bedarfsanalysen und verschiedener Konzepte sollen Wege für eine Virtualisierung aufgezeigt werden. Neben den Vorlesungen sollen praktische Erfahrungen in Laborumgebungen aufgebaut und untersucht werden.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache Deutsch Lehrformen Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWS Literatur

Creditpoints/Arbeitsaufwand 6 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen keine Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor



Prüfungsvorleistung: Teilnahme an den Laborübungen Prüfung: Projektarbeit, Präsentation und Fachgespräch


85

Häufigkeit des Angebots Jedes Semester

86

II2002 Bildverarbeitung und Einführung in die Mustererkennung


Modultitel II2002 Bildverarbeitung und Einführung in die Mustererkennung

Dozentin oder Dozent Rinn, K.;


Rinn, K.;

Qualifikations- und Lernziele Über die Kenntnis der wichtigsten Prinzipien und gängigsten Verfahren der Bildverarbeitung und Mustererkennung hinaus sind sie in der Lage, die Anwendbarkeit neuer Verfahren in der Praxis abschätzen zu können. Mit den erlernten Verfahren können sie die wichtigsten Aufgaben der Bildverarbeitung bewältigen

Lerninhalt Hardware: Kamera und Beleuchtungstechnik

Bildtransformationen

Fortgeschrittene Bildverarbeitungsfilter

Template Matching

Segmentierung

Morphologische Filter

Einführung in statistische Mustererkennung: Zusammenhangsanalyse, Merkmalsbestimmung, Überblick über statistische Entscheidungstheorie



Sprache Deutsch


Literatur R. C. Gonzalez, R.E. Woods: Digital Image Processing Prentice Hall

Burger, Burge: Digitale Bildverarbeitung - Eine Einführung mit Java und ImageJ, Springer

K. Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson Studium

Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, Wiley-Interscience

J. C. Russ: The Image Processing Handbook IEEE Press


Voraussetzungen II1003 Digitale Signalverarbeitung



Prüfungsvorleistung: Übungsmitarbeit Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung



87

II2003 3D-Messtechnik und Datenverarbeitung


Modultitel II2003 3D-Messtechnik und Datenverarbeitung

Dozentin oder Dozent Rinn, K.; Wüst, K.;


Rinn, K.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die wichtigsten Technologien der 3D-Vermessung, können zu Anwendungen die passenden auswählen und bewerten. Einige der vorgestellten Technologien können sie praktisch einsetzen. Sie können die Messergebnisse auswerten und kompetent bewerten.

Lerninhalt Grundlagen: Koordinatensysteme, homogene Koordinaten, Transformationen, 3D Grafik, spezielle Bildverarbeitungsfilter (Interest-Operatoren) Messverfahren: taktile Systeme, Nahbereichsphotogrammetrie, strukturierte Beleuchtung/Streifenlichtscanner, Laufzeitsysteme Auswertung: Formerkennung, RANSAC-Algorithmus



Sprache deutsch


Literatur Luhmann: Nahbereichsphotogrammetrie, Wichmann Herbert

Hartley, Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press

Breuckmann: Bildverarbeitung und optische Messtechnik in der industriellen Praxis

Krauss, Karl: Photogrammetrie 1: Geometrische Informationen aus Photographien und Laserscanneraufnahmen, de Gruyter Lehrbücher


Voraussetzungen II1003 Digitale Signalverarbeitung



Prüfungsvorleistung: Übungsmitarbeit Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung



88

II2004 Grundlagen der Robotik


Modultitel II2004 Grundlagen der Robotik

Dozentin oder Dozent Wüst, K.;


Wüst, K.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verstehen Bauweise und Funktion von mobilen und stationären Robotern und kennen die Programmierkonzepte der Robotik. Sie sind in der Lage, einfache Programme für stationäre und mobile Roboter zu erstellen und auszuführen. Sie lernen, mit mehreren Bezugssystemen umzugehen und Transformationen zwischen Koordinatensystemen vorzunehmen sowie die kinematischen Transformationen für einfache Kinematiken zu berechnen.

Lerninhalt Bauweise von stationären Robotern, serielle und parallele Kinematiken

Mathematische Beschreibungsmethoden

Bezugssysteme und Umweltmodell

Bahnsteuerungsalgorithmen

Grundkonzepte der Roboterprogrammierung

Mobile Roboter, Sensordatenfusion und Verhaltensprogrammierung



Sprache Deutsch


Literatur Craig, J.J., Introduction to Robotics, Pearson

W. Weber: Industrieroboter: Methoden der Steuerung und Regelung Hanser Fachbuchverlag

Brillowski, K., Einführung in die Robotik, Shaker-Verlag

K. Wüst: Vorlesungsskript Robotik FH Gießen-Friedberg


Voraussetzungen MN1009 Lineare Algebra CS1018 Konzepte systemnaher Programmierung



Prüfungsvorleistung: Teilnahme an den praktischen Übungen Prüfungsleistung: Klausur



89

II2005 Einführung in den systematischen Softwaretest


Modultitel II2005 Einführung in den systematischen Softwaretest

Dozentin oder Dozent Franzen, Geisse, Wüst


Wüst

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die wichtigsten Methoden des Softwaretests und sind in der Lage, für einen praktischen Test geeignete Methoden auszuwählen. Sie können für eigene und fremde Software einen Testplan aufstellen und diese modulweise sowie im Gesamtsystem testen.

Lerninhalte Planung, Durchführung, Dokumentation von Tests

Statische und dynamische Testverfahren

Strukturorientierter und funktionsorientierter Test

Blackbox- und Whitebox-Tests, Debugging

Komponententest, Systemtest



Sprache deutsch


Literatur A. Spillner, T. Linz: Basiswissen Softwaretest, dpunkt

Pezzè, M., Young, M., Software testen und analysieren, Oldenbourg

G.J. Myers: The Art of Software Testing, Wiley


Voraussetzungen CS1013 Objektorientierte Programmierung





Häufigkeit des Angebots Jahresweise

90

II2006 Programmierbare Logik

Studiengang Bachelor of Science Bioinformatik Modultitel II2006 Programmierbare Logik Dozentin oder Dozent Müller Modulverantwortliche oder Modulverantwortlicher

Müller

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden verfügen über ein fundiertes, anwendungs-orientiertes Wissen über moderne Technologien zur Realisierung digitaler Schaltungen und Systeme. Sie können die behandelten Methoden und Werkzeuge zum Hardwareentwurf mit einer Hardwarebeschreibungssprache kompetent einsetzen.

Lerninhalt Grundlegende Technologien und Realisierungsmöglichkeiten von Schaltungen und Systemen mit programmierbarer Logik, wie PLDs, CPLDs und FPGAs.

HDL-Entwurfsebenen und Modellierungsarten für digitale Systeme.

Entwurfsmethoden, Synthese, Implementierung und Simulation von digitalen Schaltungen.

Praktikum: HDL-Entwurf und Simulation von typischen Rechnerkomponenten wie z.B. Decoder, Rechen- und Steuerwerke.

Modultyp Wahlpflichtmodul Moduldauer 1 Semester Sprache deutsch Lehrformen Vorlesung 1 SWS; Praktikum 1SWS Literatur J. Reichardt, B.Schwarz: VHDL-Synthese: Entwurf digitaler

Schaltungen und Systeme, Oldenbourgh

P. Ashedenden:The Designer´s Guide to VHDL, Morgan Kaufmann

P. P. Chu: FPGA Prototyping by VHDL Examples, Wiley & Sons

Creditpoints/Arbeitsaufwand 3 CrP; 90 Stunden, davon etwa 30 Stunden Präsenzzeit Voraussetzungen II1001 Digitaltechnik Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor



Prüfungsleistung: Bewertete individuelle Projektarbeit im Praktikum

Bewertung, Note Bewertung der Prüfungsleistung nach §9 der Prüfungsordnung Häufigkeit des Angebots jährlich

91

MI2005 Wissensbasierte Systeme


Modultitel MI2005 Wissensbasierte Systeme (WBS)

Dozentin oder Dozent Schneider, H. Mursina L.


Schneider, H.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse im Aufbau und der Verwendungsweise von wissensbasierten Systemen, mit dem Schwerpunkt auf den medizinischen Bereich. Dabei haben die Studierenden Verständnis über die Einsatzmöglichkeiten von Erfahrungswissen sowie deren Grenzen in wissensbasierten Systemen erlangt. Kennen und Umgang mit einigen wichtigen Wissensbasen in der Medizin.

Lerninhalt Einführung und Überblick zu Medizinischen Wissensarten

Expertensysteme in der Medizin

Integration von Wissensbasen in medizinische Informationssysteme

Medizinische Leitlinien

Klinische Behandlungspfade

Selektive Unterstützung des Arztes

Entscheidungsmonitoring

Grundlagen der Wissensrepräsentation

Ausgewählte Beispiele ( GIDEON, ISABEL etc.)

Evidenzbasierte Medizin



Sprache Deutsch


Literatur Beierele C, Kern-Isberner G: Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen. Vieweg+Teubner, Wiesbaden

Spreckelsen C, Spitzer K: Wissensbasen und Expertensysteme in der Medizin: KI-Ansätze zwischen klinischer Entscheidungsunterstützung und medizinischem Wissensmanagement. Vieweg +Teubner, Wiesbaden;.

Kurbel K.: Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen: Eine anwendungsorientierte Einführung in wissensbasierte Systeme. Springer, Berlin.

Ausgewählte Artikel aus Fachzeitschriften und Inhalte aus Internetquellen.







92

Bestimmungen

Häufigkeit des Angebots jedes Jahr

93

MI2006 Bildgebende Verfahren in der Medizin


Modultitel MI2006 Bildgebende Verfahren in der Medizin (BVM)

Dozentin oder Dozent Klement V.


Klement V.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse des Aufbaus, der Funktion und Entwicklung bildgebender Verfahren in der Medizin. Die Studierenden sind in der Lage, gängige bildgebende Verfahren zu erläutern und dabei in Korrelation mit der menschlichen Wahrnehmung zu bewerten. Weiterhin haben die Studierenden Kompetenzen in der technischen und subjektiven Beurteilung der Bildgüte.

Lerninhalt Es werden folgende Themen behandelt:

Makroskopische und Mikroskopische Bilder

Endoskopie

Thermographie

Sonographie

Röntgentechnik

Nuklearmedizinische Verfahren

Kernspintomographie

Tomographische Verfahren (CT)

Bildfolgen, parametrische Bilder

Menschliche Wahrnehmung und Bildgüte



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS / Übung 2 SWS

Literatur DÖSSEL, O.: Bildgebende Verfahren in der Medizin

Springer, Berlin.

HUANG, H.K.: PACS - Basic Principles and Applications,Wiley-Liss, New York

LEHMANN, T. et al.: Bildverarbeitung für die Medizin.Springer, Berlin

KRESTEL, E.: Bildgebende Systeme für die Med. Diagnostik, Siemens, Berlin

HANDELS, H.: Medizinische Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner, Wiesbaden

Es kommen ausgesuchte Artikel aus Fachzeitschriften und Internetquellen zum Einsatz




Voraussetzung für die Vergabe von Creditpoints / zu


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erbringende Leistungen



95

MI2007 Brain-Imaging


Modultitel MI2007 Brain-Imaging (BI)

Dozentin oder Dozent J. Sommer, A. Jansen


A. Jansen

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse des Aufbaus, der Funktion und Entwicklung bildgebender Verfahren im Bereich des sog. Brain-Imaging. Der Schwerpunkt liegt hierbei in der Magnetresonanztomographie als Forschungsmethode im klinisch-neurowissenschaftlichen Kontext. Nach Besuch der Veranstaltung bestehen Kenntnisse über die praktische Bildgenerierung und -verarbeitung bei der Magnetresonanztomographie. Die Übertragung des erworbenen Wissens auf andere bildgebende Verfahren (z.B. CT, PET, Dopplersonographie) soll den Studierenden leicht fallen.

Lerninhalt Es werden folgende Themen behandelt: Datenakquisition Datenorganisation Bilddatenformate Datenverarbeitung und Bildanalyse



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 1 SWS / Praktikum 3 SWS

Literatur DÖSSEL, O.: Bildgebende Verfahren in der Medizin

Springer, Berlin

LEHMANN, T. et al.: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer, Berlin

HANDELS, H.: Medizinische Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner, Wiesbaden

JEZZARD, P. Functional MRI, Oxford University Press, Oxford

FRISTON, K. Statistical Parametric Mapping: The Analysis of Functional Brain Images,Academic Press, London

Es kommen ausgesuchte Artikel aus Fachzeitschriften und Internetquellen zum Einsatz





Prüfungsleistung: mündliche Prüfung


96


97

MI2009 Grundlagen der Pharmazeutik


Modultitel MI2009 Grundlagen der Pharmazeutik

Dozentin oder Dozent Runkel, Landrock-Bill, (Netz), Tutoren


Runkel, F.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen die klassischen Arzneiformen und die Grundlagen der Pharmakologie und der Pharmakokinetik. Des Weiteren verstehen sie den Zusammenhang zwischen Arzneiform und Wirkungsweise eines Arzneimittels.

Lerninhalt Grundlagen der Arzneiformen und Darstellung der unterschiedlichen Applikationswege; Grundlagen Pharmakokinetik; Grundlage der Pharmakologie/Toxikologie. Praktikum: Herstellung von 2-3 unterschiedlichen Arzneiformen. Testung des Freisetzungs- oder Resorptionsverhaltens z.B. mit Hilfe des BCS Systems



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS ,Praktikum 2 SWS

Literatur Mutschler, E. . Arzneimittelwirkungen. Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Stuttgart, FRG

Lüllmann, H., Mohr, K. . Taschenatlas der Pharmakologie., Thieme-Verlag, Stuttgart

Runkel F. . Pharmazeutische Technologie – Manuskript zur Vorlesung. Technische Hochschule Mittelhessen, Gießen

Bauer, K. H., Frömming, K.-H., Führer, C.. Lehrbuch der pharmazeutischen Technologie. Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Stuttgart

Derendorf, H., Gramatte,T., Schäfer,H.G. Pharmakokinetik, Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Stuttgart

Mutschler E., Derendorf, H., Schäfer-Korting, M., Drug actions. Basic Principles and Therapeutic Aspects; Medpharm Scientific Publishers

Praktikumsanleitung



Verwendbarkeit Bachelor Medizinische Informatik / Bachelor Biomedizinische Technik


Prüfungsvorleistung: Praktika Prüfungsleistung: Klausur

98



99

MI2010 Medizinische Biologische Messtechnik


Modultitel MI2010 Medizinisch-biologische Messtechnik

Dozentin oder Dozent Kleinöder, R.


Kleinöder, R..

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, Sensorsysteme in der Medizin zu beschreiben; die Übertragungsglieder einer Messkette zu beschreiben; die Verfahren der Signalfilterung (analog und digital) zu erläutern und zu realisieren (Aufbau von analogen Filtern, Umsetzung von analogen Filtern in digitale Filter, Anwendung von MATLAB/SIMULINK, Programmierung von digitalen Filtern); Bussysteme zwischen integrierten Komponenten zu beschreiben (I2C-, SPI-, One-Wire-Bussysteme) und die Protokolle zu verstehen; Netzwerke zwischen Geräten zu beschreiben (Ethernet, etc.) und Server- Client-Anwendungen einzurichten und zu programmieren.

Lerninhalt Mit Beispielen zu Sensoren in der Medizintechnik (Sauerstoffsättigung, Sauerstoffpartialdruck, etc.) werden wichtige Sensorprinzipien eingeführt. Die Realisierung med.-techn. Geräte durch Rechner, AD- bzw. DA-Wandler, etc. führt zur analogen und digitalen Signalverarbeitung. Zur Realisierung von digitalen Filtern in medizinisch-technischen Geräten werden die erforderlichen Grundlagen (Spektrum von Signalen, Abtastung, Differenzengleichungen, Übertragungsfunktionen, z- Transformation, Umsetzung in Programme etc.) anwendungsbezogen vermittelt. Die Datenkommunikation zwischen den digitalen Komponenten innerhalb von Geräten erfordert die Diskussion von Bussystemen, wie z.B. I2C-Bus und SPI-Bus. Eine Einführung zur Zuverlässigkeitsanalyse liefert Ansätze zur Konzeption und Verbesserung von med.-techn. Geräten. In der Übung wird die Signalanalyse und Signalverarbeitung im Zeit- und Frequenzbereich (einschließlich DFT mit praktischer Durchführung) bei digitalen Systemen in der Medizintechnik mit Rechenübungen und Beispielen in Matlab, LabView und C vertieft. Ziel ist der sichere Umgang mit Differenzengleichungen, Übertragungsfunktionen, Transformationen und der Umsetzung in Rechnern mit unterschiedlichen Softwaresystemen. Praktikum: Mit der Analyse und Aufbereitung von EKG-Signalen wird der Einfluss von verschiedenen Filterkonzepten untersucht. Dabei werden Nulllinienschwankungen, Rauschanteile, Netzstörungen etc. durch Filter unterdrückt. Die Programmierung von Messsystemen in C, MATLAB und LABVIEW wird geübt. Zur Realisierung der Datenkommunikation zwischen Bausteinen innerhalb von med.-technischen Geräten werden SPI- oder I2CBussysteme untersucht. Mit ausgewählten Projekten, z.B. Webserver, können weitere Schwerpunktbildungen erfolgen.


100


Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 3 SWS 1SWS Praktikum

Literatur von Grüningen, D.: Digitale Signalverarbeitung. Hanser

Gerdsen, P.; Kröger, P.: Digitale Signalverarbeitung in der Nachrichtenübertragung. Springer

Kühnel, C.: Embedded Webserver mit Single-Chip Controller. Skript-Verlag. Kühnel

Trampert, W.: AVR-RISC Mikrocontroller. Franzis

Kleinöder, R: Zuverlässigkeitsanalyse im Krankenhaus. Zt. Medizintechnik. TÜV-Verlag

Ducansky, G.: EMV-gerechtes Gerätedesign. Franzis-Verlag

Lotz, P.; Siegel, E.; Spilker, D.: Grundbegriffe der Beatmung. GIT-Verlag Ernst Giebeler

Kramme, R.: Medizintechnik. Springer

Eichmeier, J.: Medizinische Elektronik. Springer








101

MI2011 Angewandte Medizinische Physik


Modultitel MI2011 Angewandte Medizinische Physik

Dozentin oder Dozent Fiebich, M., Zink, K.


Zink, K.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben einen Überblick über den Bereich der Medizinischen Strahlungsphysik sowie der Verfahren zur Anwendung ionisierender Strahlung am Menschen.

Lerninhalt Erzeugung ionisierender Strahlung in der Klinik: Röntgenröhren, Beschleuniger; radioaktive Strahler in der Medizin; Einführung in die Dosimetrie ionisierender Strahlung: Energiedosis - KERMA- dosimetrische Messverfahren; Bildgebende Verfahren in der Medizin: Projektionsradiographie, Computertomographie, nuklearmedizinische Bildgebung (Gammakamera, SPECT); Grundlagen der Strahlentherapie: Perkutane Strahlentherapie -Brachytherapie; Wirkung ionisierender Strahlung auf das Gewebe: strahlenbiologische Grundlagen; Gesetzliche Grundlagen des Strahlenschutzes Praktikum: 6 Versuche aus dem Spektrum der Medizinischen Physik. Derzeit steht die folgende Auswahl zur Verfügung: (1) Dosimetrie am Linearbeschleuniger; (2) Einführung in die Bestrahlungsplanung; (3) Qualitätssicherung in der Röntgendiagnostik; (4) Dosimetrie in der Röntgendiagnostik; (5) Computertomographie; (6) Subjektive Audiometrie; (7) Objektive Audiometrie; (8) Nulearmedizinische Messverfahren



Sprache Deutsch


Literatur H. Krieger: Grundlagen der Strahlungsphysik und des Strahlenschutzes, Teubner.Verlag

H. Krieger: Strahlungsquellen für Technik und Medizin, Teubner-Verlag

F. Khan: The Physics of Radiation Therapy, Lippincott Williams & Wilkins

E. Podgorsak: Radiation Oncology Physics, IAEA

P. Mayles, A. Nahum, J.C. Rosenwald: Handbook of Radiotherapy Physics, Taylor & Francis

G. Kaufmann: Radiologie – Grundlagen der Radiodiagnostik, Radiotherapie und Nuklearmedizin, Urban & Schwarzenberg,

102

München

J. T. Bushberg: Essential Physics of Medical Imaging, Lippincott Williams & Wilkins

O. Dössel: Bildgebende Verfahren in der Medizin, Springer-Verlag

W. Kalender: Computertomographie, Publicis Corporate Publishing

Vorlesungsskripten

Praktikumsskripten








103

MI2012 Bildverarbeitung


Modultitel MI2012 Bildverarbeitung (BV)

Dozentin oder Dozent Fiebich, M.


Fiebich, M.

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können Bildverarbeitungsalgorithmen nachvollziehen und das Implementieren von Methoden (z. B. Segmentationen) verstehen und durchführen.

Lerninhalt Digitale Bilder, Besonderheiten von Bildern in der Medizin, Fensterung, rigide und nichtrigide Transformationen, Histogrammoperationen, lineare und nichtlineare Filter, Fouriertransformation, Faltung, Morphologische Operatoren, Segmentationstechniken, Triangulation, Oberflächenvisualisierung, Volumenvisualisierung



Sprache Deutsch


Literatur Russ J: Image Processing Handbook

Gonzales, Wintz: Digital Image Processing

Lehmann: Handbuch der Medizinischen Informatik

Sonka, M, Hlavac, V, Boyle; Image Processing, Analysis and Machine Vision. ITP

Haberäcker, P; Praxis der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung. Hanser Verlag

Vorlesungsmaterialien

Sonka, M, Fitzpatrick, JM: Handbook of Medical Imaging:Volume 2:Medical Imaging Processing and Analysis.

Burger, W, Burge, MJ: Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java and ImageJ



Verwendbarkeit Bachelor Medizinische Informatik





105

MN1010 Stochastik


Modultitel MN1010 Stochastik

Dozentin oder Dozent Löffler P, Metz H-R, Schmitt W, Schneider A


Schneider A

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein Grundwissen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und einen Überblick über grundlegende Techniken und Methoden der angewandten Statistik. Sie haben Grundfertigkeiten zur eigenständigen, methodisch korrekten Durchführung statistischer Tests und zur Beurteilung ihrer Ergebnisse. Insbesondere sind sie in der Lage Stichproben zu planen und zu bewerten und Hypothesen zu prüfen. Im Kontext der Anwendungs-domänen sind sie auch vertraut mit einigen Grundkonzepten der Epidemiologie.

Lerninhalt Es werden folgende Themen behandelt:

Deskriptive Statistik

o Häufigkeiten

o Maßzahlen (Lage, Streuung, Zusammenhang)

Wahrscheinlichkeitsrechnung

o Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten

o Zufallsvariable und spezielle Verteilungen

Mathematische und induktive Statistik

o Stichprobenfunktionen und Prüfverteilungen

o Schätzen

o Testen

Anwendungen: z.B. Epidemiologische Grundbegriffe und Kennzahlen, Qualitätskontrolle



Sprache Deutsch


Literatur Sachs L, Hederich J: Angewandte Statistik: Methoden-sammlung mit R. Springer, Berlin;

Spiegel MR, Stephens LL: Statistik - Das Lehrbuch. Utb; Stuttgart

Hartung J, Elpelt B, Klösener KH: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg, München

Storm, R.: Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathemati-sche Statistik und statistische Qualitätskontrolle. Hanser, München Wien






106



107

MN1011 Analysis und numerische Methoden


Modultitel MN1011 Analysis und numerische Methoden

Dozentin oder Dozent Franzen, Rinn, Wüst, Kausen, Metz


Franzen

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden beherrschen die mathematischen Grundlagen, die für digitale Signalverarbeitung und Bildverarbeitung erforderlich sind. Für ein gegebenes Problem können sie geeignete Funktionen aus einer Programm-Bibliothek kompetent auswählen und einsetzen.

Lerninhalt Differential- und Integralrechnung einer und mehrerer reeller Veränderlicher

Laplace-Transformation mit Ausblick auf Fourier-Transformation

Numerische Lösung von Gleichungen (u.a. Newton-Verfahren)

Numerische Integration (u.a. Simpson-Verfahren) Interpolation und Ausgleichsrechnung



Sprache deutsch

Lehrformen 2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung

Literatur Hoffmann, Marx, Vogt: Mathematik für Ingenieure, Pearson

Press, Teukolsky et al.: Numerical Recipes in C, Cambridge Univ. Press

Brauch, Dreyer, Haacke: Mathematik für Ingenieure, Teubner

Stingl: Mathematik für Fachhochschulen, Hanser



Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Ingenieur-Informatik





108

MN2001 Höhere Analysis


Modultitel MN2001 Höhere Analysis

Dozentin oder Dozent Kausen, E.; Henrich, W.;


Kausen, E.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind vertraut mit grundlegenden Begriffen der höheren Analysis und von Funktionaltransformationen zur Vorbereitung auf Lehrveranstaltungen, die diese Kenntnisse voraussetzen.

Lerninhalt TAYLOR- und FOURIER-Reihen

Differentialgleichungen (Elemente)

Mehrdim. reelle Analysis und Elemente der Vektoranalysis

FOURIER- und LAPLACE-Transformationen



Sprache Deutsch


Literatur H.-J. Dobner: Analysis 2 Fachbuchverlag Leipzig

W. Luh: Mathematik für Naturwissenschaftler II AVG

L. Papula: Mathematik für Ingenieure II Vieweg

W. Preuß: Funktionaltransformationen Fachbuchverlag

D. Müller-Wichards: Transformationen und Signale Teubner


Voraussetzungen MN1007 Diskrete Mathematik MN1009 Lineare Algebra






109

SK1005 Recht für Informatiker


Modultitel SK1005 Recht für Informatiker

Dozentin oder Dozent Martin, W.;


Martin, W.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden haben ein Bewusstsein für Rechtsfragen und kennen mögliche rechtliche Implikationen ihres späteren Arbeitsumfeldes. Dazu gehören insbesondere die Kenntnisse über Grundlagen des Bürgerlichen Gesetzbuchs BGB sowie rechtliche Aspekte der Informatik.

Lerninhalt Einteilung der Rechtsgebiete

Aus dem Zivilrecht: Grundlagen des Allgemeinen Teils des Schuldrechtes und des Sachenrechtes des BGB, Vertragsrecht

Aufbau der Gerichtsbarkeit in Deutschland einschließlich Grundlagen Prozessrecht

Internetrecht (Domainrecht, Vertragsrecht im Internet, Urheberrecht, Haftung nach dem Teledienstgesetz, Grundlagen Datenschutz)



Sprache Deutsch


Literatur Grundwissen Recht Klett Verlag

R. Erd: Online Recht kompakt: Von der Domain zum Download Fachhochschulverlag



Verwendbarkeit Bachelor Informatik; Bachelor Technische Informatik; Bachelor Medieninformatik;





110

SK1006 Präsentationstechniken


Modultitel SK1006 Präsentationstechniken

Dozentin oder Dozent Ortwein, M.;


Hardt, D.;

Qualifikations- und Lernziele Studierende wissen um die Bedeutung der Kommunikation für das Arbeits- und Zusammenleben. Sie kennen die verbalen und non-verbalen Grundlagen und können diese auf zeitgemäße Formen der Kommunikation übertragen. Studierende lernen weiterhin die Grundlagen einer konstruktiven Gesprächsführung in schwierigen Situationen.

Lerninhalt Neurologische Grundlagen

Kommunikationstheorien (Transaktionsanalyse, 4 Seiten einer Nachricht) und ihre Anwendung auf die moderne Kommunikationstechnik

Einführung in formal-verbale und non-verbale Rhetorik

Grundlagen einer positiven Gesprächsführung von der Vorbereitung (Checkliste) bis zum Abschluss

Wechselwirkung des eigenen Verhaltens mit dem der anderen

Selbst- und Fremdbild

Schwierige Gesprächspartner und Einführung in die Persönlichkeitspsychologie



Sprache Deutsch


Literatur T. Gehm: Kommunikation im Beruf Beltz

Aktiv Media 2000: Erfolgreich Kommunizieren Gabal

H. Kellner: Rhetorik Hanser

Püttjer, Schnierda: Erfolgsfaktor Körpersprache Campus

S. W. Kartmann: Wie wir fragen und zuhören könnten! Max Schimmel

H. Goldmann: Erfolg durch Kommunikation Econ

Püttjer, Schnierda: Die heimlichen Spielregeln der Verhandlung Campus





Prüfungsleistung: Präsentation



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SK2002 Techniken wissenschaftlichen Arbeitens (TWA)


Modultitel SK2002 Techniken wissenschaftlichen Arbeitens



Christidis, A.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden sind mit den grundlegenden Techniken wissenschaftlichen Arbeitens vertraut. Sie können sie als Anbieter wissenschaftlicher Tätigkeit anwenden und als Auftraggeber oder als akademische Öffentlichkeit einfordern.

Lerninhalt Informationsgewinnung: Literatur- u. Internetrecherche

Informationsauswertung: Zitieren, Referieren

Informationsvermittlung: Schrift, Sprache, Sprechen, Präsentation

Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten: Protokoll, Seminararbeit, Praktikums- / Projektbericht, Bachelorarbeit, Projektskizze, Lasten- / Pflichtenheft

Kurzbeschreibung Studium und Einübung von Kriterien zur Planung, Gestaltung und Präsentation eigener und zur Beurteilung fremder Entwicklungs- und Forschungsprojekte



Sprache Deutsch


Literatur P. Rechenberg: „Technisches Schreiben (nicht nur) für Informatiker“, Verlag Hanser

H. Balzert el al.: „Wissenschaftliches Arbeiten : Wissenschaft, Quellen, Artefakte, Organisation, Präsentation“, Verlag W3L





Bearbeitung und Präsentation einer kleinen unbenoteten Aufgabe sowie Bearbeitung und Dokumentation eines kleinen Entwicklungsprojektes



112

WK1108 Data Warehousing


Modultitel WK1108 Data Warehousing

Dozentin oder Dozent Guckert, M.; Kremer, K. R.; Ritz, H.;


Ritz, H.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden können den Grundgedanken und den Nutzen des Data Warehousing verstehen und in die Prozesse eines Unternehmens einordnen. Sie kennen die grundlegenden Abläufe für den Betrieb des DWH-Prozesses und sind in der Lage, Datenmodelle für den Aufbau eines Data Warehouses zu konzipieren.

Lerninhalt Grundlagen Data Warehousing: ETL, ODS, Data Mart etc.

Data Warehouse-Systeme - Architektur und Phasen

Multidimensionale Datenmodellierung (semantische u. logische Datenmodellierung)

OLAP

Fallsstudien mit Softwareprodukten (z.B. anhand von DWH-Systemen von SAP , Cognos, Oracle, SAS)



Sprache Deutsch

Lehrformen Vorlesung 2 SWS Projekt 2 SWS

Literatur A. Bauer, H. Günzel (Hrsg.): Data Warehouse-Systeme: Architektur, Entwicklung, Anwendung, Heidelberg

W. H. Inmon: Building the Data Warehouse, New York

R. Kimball, M. Ross: The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide o Dimensional Modeling New York

A. Kurz: Data Warehousing: Enabling Technology Bonn

P. Lane: Oracle9i Data Warehousing Guide Release 1 (9.0.1) Redwood City

W. Lehner: Datenbanktechnologie für Data Warehouse-Systeme Heidelberg

K. McDonald, A. Wilmsmeier, D. C. Dixon, W. H. Inmon: Mastering the SAP Business Information Warehouse New York

C. Mehrwald: Datawarehousing mit SAP BW 3.5: Architektur, Implementierung, Optimierung, Heidelberg


Voraussetzungen CS1020 Datenbanksysteme (DBS)






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WK1110 Informationsmanagement


Modultitel WK1110 Informationsmanagement

Dozentin oder Dozent Hohmann, P.; Kaufmann, A.; Ritz, H.;


Hohmann, P.;

Qualifikations- und Lernziele Die Studierenden kennen das strategische und operative Management der betrieblichen Informationsfunktion. Die Teilnehmer dieser Veranstaltung können die Ressource Information ausgerichtet auf die Unternehmensziele planen, steuern und kontrollieren.

Lerninhalt Grundlagen des Informationsmanagements (Begriff, Ziele, Handlungsrahmen, Berufsbilder, Konzepte des Informationsmanagements)

Organisation des Informationsmanagments (Eingliederung in der Unternehmensorganisation, Organisatorische Gestaltung der Informationsfunktion, Outsourcing, ASP, Rechenzentrum)

Strategisches Informationsmanagement (Vorgehensmodell der strategischen Planung, Situations- und Umfeldanalyse, Informatikstrategie, Zielplanung, Architekturen, Vorhabenplanung, Methoden und Techniken der Informationssystemplanung, Sicherheits- und Qualitätsmanagment, Controlling)

Management betrieblicher Informationssysteme (Informationen, Daten, Geschäftsprozesse, Personal, Anwendungssysteme, Informations- und Kommunikationstechnik)

Aktuelle Herausforderungen an das Informationsmagemen z.B. EAI-Systeme

Vertiefung des Stoffes durch betriebliche Fallbeispiele zum Informationsmanagement



Sprache Deutsch


Literatur R. Gabriel, D. Beier: Informationsmanagement in Organisationen Stuttgart

L. J. Heinrich, F. Lehner: Informationsmanagement 8. Auflage, München

P. Hohmannr: Geschäftsprozesse und integrierte Anwendungssysteme Köln

H. Krcmar: Informationsmanagement Berlin

J. Schwarze: Informationsmanagement Herne u.a.

R. Zarnekow, W. Brenner, H. H. Grohmann (Hrsg.): Informationsmanagement Heidelberg

R. Zarnekow, W. Brenner, U. Pilgram: Integriertes Informationsmanagement Berlin


Voraussetzungen WK1305 Organisationslehre

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Prüfungsleistung: Klausur oder Referat und Ausarbeitung



mh ba bioinformatik maerz 2013

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